論文の概要: Proximal Policy Optimization Based Reinforcement Learning for Joint
Bidding in Energy and Frequency Regulation Markets
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.06551v1
- Date: Tue, 13 Dec 2022 13:07:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-14 14:09:14.712114
- Title: Proximal Policy Optimization Based Reinforcement Learning for Joint
Bidding in Energy and Frequency Regulation Markets
- Title（参考訳）: 政策最適化に基づくエネルギー・周波数規制市場における共同入札のための強化学習
- Authors: Muhammad Anwar, Changlong Wang, Frits de Nijs, Hao Wang
- Abstract要約: エネルギー仲裁はバッテリエネルギー貯蔵システム(BESS)にとって重要な収入源となる。
BESSは、不確実な市場条件下での総利益を最大化するために、各市場にどの程度の能力を割り当てるかを慎重に決定することが不可欠である。
本稿では,BESSの入札問題をマルコフ決定プロセスとして定式化し,BESSがスポット市場とFCAS市場の両方に参加して利益を最大化できるようにする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.175137568373435
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Driven by the global decarbonization effort, the rapid integration of
renewable energy into the conventional electricity grid presents new challenges
and opportunities for the battery energy storage system (BESS) participating in
the energy market. Energy arbitrage can be a significant source of revenue for
the BESS due to the increasing price volatility in the spot market caused by
the mismatch between renewable generation and electricity demand. In addition,
the Frequency Control Ancillary Services (FCAS) markets established to
stabilize the grid can offer higher returns for the BESS due to their
capability to respond within milliseconds. Therefore, it is crucial for the
BESS to carefully decide how much capacity to assign to each market to maximize
the total profit under uncertain market conditions. This paper formulates the
bidding problem of the BESS as a Markov Decision Process, which enables the
BESS to participate in both the spot market and the FCAS market to maximize
profit. Then, Proximal Policy Optimization, a model-free deep reinforcement
learning algorithm, is employed to learn the optimal bidding strategy from the
dynamic environment of the energy market under a continuous bidding scale. The
proposed model is trained and validated using real-world historical data of the
Australian National Electricity Market. The results demonstrate that our
developed joint bidding strategy in both markets is significantly profitable
compared to individual markets.
- Abstract（参考訳）: 世界的脱炭の取り組みにより、再生可能エネルギーの従来の電力網への急速な統合は、バッテリーエネルギー貯蔵システム(bess)がエネルギー市場に参加する新たな課題と機会をもたらす。
エネルギー仲裁は、再生可能エネルギーと電力需要のミスマッチに起因するスポット市場における価格変動の増加により、BESSにとって重要な収入源となり得る。
さらに、グリッドを安定させるために設立された周波数制御補助サービス(FCAS)市場は、ミリ秒以内に応答可能なため、BESSに対してより高いリターンを提供することができる。
したがって、不確定な市場条件下での利益を最大化するために、各市場に対してどの程度の能力を割り当てるかをbesが慎重に決定することが重要である。
本稿では,BESSの入札問題をマルコフ決定プロセスとして定式化し,BESSがスポット市場とFCAS市場の両方に参加して利益を最大化できるようにする。
次に,エネルギー市場の動的環境から連続入札スケールで最適な入札戦略を学ぶために,モデルフリーな深層強化学習アルゴリズムである近位政策最適化を適用した。
提案モデルは,オーストラリア国定電力市場の実世界的歴史的データを用いて訓練し,検証する。
その結果, 両市場における共同入札戦略は, 個別市場と比較して有意に有益であることが示された。
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