論文の概要: Deep Reinforcement Learning for Wind and Energy Storage Coordination in
Wholesale Energy and Ancillary Service Markets
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.13368v1
- Date: Tue, 27 Dec 2022 05:51:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-29 16:20:37.462761
- Title: Deep Reinforcement Learning for Wind and Energy Storage Coordination in
Wholesale Energy and Ancillary Service Markets
- Title（参考訳）: ホールセールエネルギーと補助サービス市場における風力・エネルギー貯蔵調整のための深層強化学習
- Authors: Jinhao Li, Changlong Wang, Hao Wang
- Abstract要約: バッテリエネルギー貯蔵システム(BESS)による風量削減
風力電池システムは、スポットとレギュレーションFCAS市場の両方で同時に配置され、参加している。
風力発電システムの市場参加を2つの関連するマルコフ決定プロセスに分離する,深層強化学習(DRL)に基づくアプローチを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.9430294028981763
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Global power systems are increasingly reliant on wind energy as a mitigation
strategy for climate change. However, the variability of wind energy causes
system reliability to erode, resulting in the wind being curtailed and,
ultimately, leading to substantial economic losses for wind farm owners. Wind
curtailment can be reduced using battery energy storage systems (BESS) that
serve as onsite backup sources. Yet, this auxiliary role may significantly
hamper the BESS's capacity to generate revenues from the electricity market,
particularly in conducting energy arbitrage in the Spot market and providing
frequency control ancillary services (FCAS) in the FCAS markets. Ideal BESS
scheduling should effectively balance the BESS's role in absorbing onsite wind
curtailment and trading in the electricity market, but it is difficult in
practice because of the underlying coordination complexity and the stochastic
nature of energy prices and wind generation. In this study, we investigate the
bidding strategy of a wind-battery system co-located and participating
simultaneously in both the Spot and Regulation FCAS markets. We propose a deep
reinforcement learning (DRL)-based approach that decouples the market
participation of the wind-battery system into two related Markov decision
processes for each facility, enabling the BESS to absorb onsite wind
curtailment while simultaneously bidding in the wholesale Spot and FCAS markets
to maximize overall operational revenues. Using realistic wind farm data, we
validated the coordinated bidding strategy for the wind-battery system and find
that our strategy generates significantly higher revenue and responds better to
wind curtailment compared to an optimization-based benchmark. Our results show
that joint-market bidding can significantly improve the financial performance
of wind-battery systems compared to individual market participation.
- Abstract（参考訳）: 地球規模の電力システムは、気候変動の緩和戦略として風力エネルギーにますます依存している。
しかし、風力エネルギーの変動によってシステムの信頼性が低下し、風が減少し、最終的に風力発電所の所有者にとってかなりの経済的損失が生じた。
風力発電は、オンサイトバックアップとして機能するバッテリエネルギー貯蔵システム(bess)を使用して削減することができる。
しかし、この補助的な役割は、特にスポット市場におけるエネルギー仲裁を行い、FCAS市場における周波数制御補助サービス(FCAS)の提供において、電力市場からの収益を生み出すBESSの能力を著しく損なう可能性がある。
理想的なBESSスケジューリングは、電力市場における風量削減とトレーディングの吸収におけるBESSの役割を効果的にバランスさせるべきであるが、基本的な調整の複雑さとエネルギー価格と風力発電の確率的性質のために、実際は困難である。
本研究では,スポットとレギュレーションFCAS市場の両方で同時に参加・参加する風力発電システムの入札戦略を検討する。
本研究では,各施設において,風力バッタリーシステムの市場参加を2つの関連するマルコフ決定プロセスに分解する深層強化学習(drl)に基づくアプローチを提案する。
現実的な風力発電データを用いて, 風力発電システムの協調入札戦略を検証し, 最適化に基づくベンチマークと比較して, 当社の戦略が著しく高い収益を生み出し, 風量削減に反応することを見出した。
以上の結果から,共同市場入札は,個別の市場参加に比べ,風力発電システムの金融性能を著しく向上させる可能性が示唆された。
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