論文の概要: Automated deep reinforcement learning for real-time scheduling strategy
of multi-energy system integrated with post-carbon and direct-air carbon
captured system
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.07768v1
- Date: Wed, 18 Jan 2023 20:22:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-20 16:11:25.056563
- Title: Automated deep reinforcement learning for real-time scheduling strategy
of multi-energy system integrated with post-carbon and direct-air carbon
captured system
- Title（参考訳）: ポストカーボン・直流炭素捕獲システムと統合されたマルチエネルギーシステムのリアルタイムスケジューリング戦略のための自動強化学習
- Authors: Tobi Michael Alabi, Nathan P. Lawrence, Lin Lu, Zaiyue Yang, R.
Bhushan Gopaluni
- Abstract要約: CDRTの採用は、現在の炭素価格で経済的に不可能である。
提案したDRLエージェントは、プロシューマーの多エネルギー需要を満たすことができ、CDRTエネルギー需要を経済的にスケジュールすることができる。
PCCSと固体吸着DACSの構成が最も適していると考えられている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.721325160754968
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: The carbon-capturing process with the aid of CO2 removal technology (CDRT)
has been recognised as an alternative and a prominent approach to deep
decarbonisation. However, the main hindrance is the enormous energy demand and
the economic implication of CDRT if not effectively managed. Hence, a novel
deep reinforcement learning agent (DRL), integrated with an automated
hyperparameter selection feature, is proposed in this study for the real-time
scheduling of a multi-energy system coupled with CDRT. Post-carbon capture
systems (PCCS) and direct-air capture systems (DACS) are considered CDRT.
Various possible configurations are evaluated using real-time multi-energy data
of a district in Arizona and CDRT parameters from manufacturers' catalogues and
pilot project documentation. The simulation results validate that an optimised
soft-actor critic (SAC) algorithm outperformed the TD3 algorithm due to its
maximum entropy feature. We then trained four (4) SAC agents, equivalent to the
number of considered case studies, using optimised hyperparameter values and
deployed them in real time for evaluation. The results show that the proposed
DRL agent can meet the prosumers' multi-energy demand and schedule the CDRT
energy demand economically without specified constraints violation. Also, the
proposed DRL agent outperformed rule-based scheduling by 23.65%. However, the
configuration with PCCS and solid-sorbent DACS is considered the most suitable
configuration with a high CO2 captured-released ratio of 38.54, low CO2
released indicator value of 2.53, and a 36.5% reduction in CDR cost due to
waste heat utilisation and high absorption capacity of the selected sorbent.
However, the adoption of CDRT is not economically viable at the current carbon
price. Finally, we showed that CDRT would be attractive at a carbon price of
400-450USD/ton with the provision of tax incentives by the policymakers.
- Abstract（参考訳）: 二酸化炭素除去技術 (CDRT) を応用した炭素回収法は, 深部脱炭酸への代替であり, 顕著なアプローチである。
しかし、大きなエネルギー需要とCDRTが効果的に管理されない場合の経済的影響が主な障害となっている。
そこで本研究では,CDRTと組み合わされたマルチエネルギーシステムのリアルタイムスケジューリングのために,自動ハイパーパラメータ選択機能と統合された新しい深部強化学習エージェント(DRL)を提案する。
ポストカーボンキャプチャシステム(PCCS)とダイレクトエアキャプチャシステム(DACS)はCDRTと考えられている。
様々な可能な構成を、アリゾナ州の地区のリアルタイムマルチエネルギーデータと、製造業者のカタログとパイロットプロジェクト文書からのCDRTパラメータを用いて評価する。
シミュレーションの結果,最大エントロピー特性により最適化ソフトアクタ・レビュー (sac) アルゴリズムがtd3アルゴリズムを上回っていることを確認した。
次に, 最適化したハイパーパラメータ値を用いて, 検討したケーススタディ数と等価な4種類のsacエージェントを訓練し, 評価のためにリアルタイムに配置した。
その結果,提案するdrlエージェントはプロシューマーの多エネルギー需要を満たし,特定の制約を満たさずに経済的にcdrtエネルギー需要をスケジュールできることがわかった。
また、提案するdrlエージェントはルールベースのスケジューリングを23.65%上回った。
しかし,PCCSおよび固体吸着DACSを用いた構成は,高CO2吸蔵率38.54,低CO2放出指標値2.53,廃熱利用によるCDRコスト36.5%削減,選択した吸着剤の高吸収容量化など,最も適した構成と考えられる。
しかし、CDRTの採用は現在の炭素価格で経済的に不可能である。
最後に,CDRTの炭素価格が400-450USD/tonと,政策立案者による税制インセンティブが付与されることを実証した。
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