論文の概要: Combating Uncertainties in Wind and Distributed PV Energy Sources Using
Integrated Reinforcement Learning and Time-Series Forecasting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.14094v1
- Date: Mon, 27 Feb 2023 19:12:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-01 19:08:42.322275
- Title: Combating Uncertainties in Wind and Distributed PV Energy Sources Using
Integrated Reinforcement Learning and Time-Series Forecasting
- Title（参考訳）: 統合型強化学習と時系列予測を用いた風・分散型PVエネルギー源の燃焼不確かさ
- Authors: Arman Ghasemi, Amin Shojaeighadikolaei, Morteza Hashemi
- Abstract要約: 再生可能エネルギーの予測不能は 電力供給会社や電力会社に 課題をもたらします
i)Long-Short Term Memory (LSTM) ソリューションを用いた時系列予測と,(ii)Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG)アルゴリズムを用いたマルチエージェント強化学習による分散動的意思決定フレームワークの確立という,スマートグリッドにおける再生可能エネルギーの不確実性に対処する新たなフレームワークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.774390661064003
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Renewable energy sources, such as wind and solar power, are increasingly
being integrated into smart grid systems. However, when compared to traditional
energy resources, the unpredictability of renewable energy generation poses
significant challenges for both electricity providers and utility companies.
Furthermore, the large-scale integration of distributed energy resources (such
as PV systems) creates new challenges for energy management in microgrids. To
tackle these issues, we propose a novel framework with two objectives: (i)
combating uncertainty of renewable energy in smart grid by leveraging
time-series forecasting with Long-Short Term Memory (LSTM) solutions, and (ii)
establishing distributed and dynamic decision-making framework with multi-agent
reinforcement learning using Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG)
algorithm. The proposed framework considers both objectives concurrently to
fully integrate them, while considering both wholesale and retail markets,
thereby enabling efficient energy management in the presence of uncertain and
distributed renewable energy sources. Through extensive numerical simulations,
we demonstrate that the proposed solution significantly improves the profit of
load serving entities (LSE) by providing a more accurate wind generation
forecast. Furthermore, our results demonstrate that households with PV and
battery installations can increase their profits by using intelligent battery
charge/discharge actions determined by the DDPG agents.
- Abstract（参考訳）: 風力発電や太陽光発電などの再生可能エネルギー源は、スマートグリッドシステムに統合されつつある。
しかし、従来のエネルギー資源と比較すると、再生可能エネルギーの予測不可能さは電力事業者と電力会社双方にとって大きな課題となっている。
さらに、分散エネルギー資源(PVシステムなど)の大規模な統合は、マイクログリッドにおけるエネルギー管理に新たな課題をもたらす。
これらの問題に取り組むために,我々は2つの目的を持つ新しい枠組みを提案する。
(i)長期記憶(lstm)ソリューションを用いた時系列予測を活用したスマートグリッドにおける再生可能エネルギーの不確実性対策
2)Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG)アルゴリズムを用いたマルチエージェント強化学習による分散動的意思決定フレームワークの構築。
提案手法は,両目標の完全統合を同時に検討するとともに,販売市場と小売市場の両方を考慮し,不確実かつ分散した再生可能エネルギー源の存在下で効率的なエネルギー管理を実現する。
広範囲な数値シミュレーションにより,提案手法はより正確な風力発生予測を提供することで,LSEの利益を著しく向上させることを示した。
さらに, DDPG エージェントによって決定されたインテリジェントな電池充電・放電動作を用いて, PV とバッテリ設置による世帯の利益を増大させることができることを示した。
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