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/2212.13368v2
- Date: Mon, 28 Aug 2023 14:09:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-30 00:53:40.084083
- 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・エナジー・ストレージ・システム(英語版) (BESS) をオンサイトバックアップ・ソースとして使用することで、風の削減を抑えることができる。
本稿では,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,深層強化学習に基づく新たなアプローチを提案する。
以上の結果から,共同市場入札は風力発電システムの業績を著しく向上させる可能性が示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.1888966391612605
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Wind energy has been increasingly adopted to mitigate climate change.
However, the variability of wind energy causes wind curtailment, resulting in
considerable economic losses for wind farm owners. Wind curtailment can be
reduced using battery energy storage systems (BESS) as onsite backup sources.
Yet, this auxiliary role may significantly weaken the economic potential of
BESS in energy trading. Ideal BESS scheduling should balance onsite wind
curtailment reduction and market bidding, but practical implementation is
challenging due to coordination complexity and the stochastic nature of energy
prices and wind generation. We investigate the joint-market bidding strategy of
a co-located wind-battery system in the spot and Regulation Frequency Control
Ancillary Service markets. We propose a novel deep reinforcement learning-based
approach that decouples the system's market participation into two related
Markov decision processes for each facility, enabling the BESS to absorb onsite
wind curtailment while performing joint-market bidding to maximize overall
operational revenues. Using realistic wind farm data, we validated the
coordinated bidding strategy, with outcomes surpassing the optimization-based
benchmark in terms of higher revenue by approximately 25\% and more wind
curtailment reduction by 2.3 times. Our results show that joint-market bidding
can significantly improve the financial performance of wind-battery systems
compared to participating in each market separately. Simulations also show that
using curtailed wind generation as a power source for charging the BESS can
lead to additional financial gains. The successful implementation of our
algorithm would encourage co-location of generation and storage assets to
unlock wider system benefits.
- Abstract（参考訳）: 風力エネルギーは気候変動を緩和するためにますます採用されている。
しかし、風力エネルギーの変動は風量削減を招き、風力発電の所有者にとってかなりの経済的損失をもたらす。
風力発電は、バッテリーエネルギー貯蔵システム(bess)を現場のバックアップ源として利用することで削減できる。
しかし、この補助的な役割はエネルギー取引におけるBESSの経済的ポテンシャルを著しく弱める可能性がある。
理想的なBESSスケジューリングは、現場での風量削減と市場入札のバランスをとるべきであるが、エネルギー価格と風力発電の協調複雑さと確率的性質のために実践的な実装は困難である。
本研究では,共同設置型風力発電システムの共同市場入札戦略と規制周波数制御アシラリーサービス市場について検討する。
本稿では,各施設のマルコフ決定プロセスに,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し,BESSが全体の運用収益を最大化するために共同市場入札を行いながら,現場の風量削減を吸収できるようにする,新たな深層強化学習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, 利益率の25%, 風量削減率の2.3倍の最適化基準を上回って, 協調入札戦略を検証した。
以上の結果から,共同市場入札は,各市場を別々に参加するよりも,風力バッテリシステムの財務性能が著しく向上することが示唆された。
シミュレーションでは、風力発電を電力源として利用することで、さらなる財政的な利益につながることも示されている。
このアルゴリズムの実装が成功すれば、ジェネレーションとストレージアセットのコロケーションがより広いシステムメリットを解き放ちます。
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