論文の概要: Optimal Energy Storage Scheduling for Wind Curtailment Reduction and
Energy Arbitrage: A Deep Reinforcement Learning Approach
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.02239v1
- Date: Wed, 5 Apr 2023 06:02:58 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-06 13:18:18.113017
- Title: Optimal Energy Storage Scheduling for Wind Curtailment Reduction and
Energy Arbitrage: A Deep Reinforcement Learning Approach
- Title（参考訳）: 風量削減とエネルギー確保のための最適エネルギー貯蔵スケジューリング:深層強化学習アプローチ
- Authors: Jinhao Li, Changlong Wang, Hao Wang
- Abstract要約: 風力の変動特性は システムの信頼性を損なう 風の削減につながる
オンサイトバックアップ源として機能する電池エネルギー貯蔵システム(BESS)は、風量削減のソリューションの一つである。
本稿では,BESSにおける風量削減とエネルギー仲裁を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.9430294028981763
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Wind energy has been rapidly gaining popularity as a means for combating
climate change. However, the variable nature of wind generation can undermine
system reliability and lead to wind curtailment, causing substantial economic
losses to wind power producers. Battery energy storage systems (BESS) that
serve as onsite backup sources are among the solutions to mitigate wind
curtailment. However, such an auxiliary role of the BESS might severely weaken
its economic viability. This paper addresses the issue by proposing joint wind
curtailment reduction and energy arbitrage for the BESS. We decouple the market
participation of the co-located wind-battery system and develop a joint-bidding
framework for the wind farm and BESS. It is challenging to optimize the
joint-bidding because of the stochasticity of energy prices and wind
generation. Therefore, we leverage deep reinforcement learning to maximize the
overall revenue from the spot market while unlocking the BESS's potential in
concurrently reducing wind curtailment and conducting energy arbitrage. We
validate the proposed strategy using realistic wind farm data and demonstrate
that our joint-bidding strategy responds better to wind curtailment and
generates higher revenues than the optimization-based benchmark. Our
simulations also reveal that the extra wind generation used to be curtailed can
be an effective power source to charge the BESS, resulting in additional
financial returns.
- Abstract（参考訳）: 風力エネルギーは気候変動に対処する手段として急速に人気を高めている。
しかし、風力発電の変動特性はシステムの信頼性を損なう可能性があり、風力削減につながり、風力発電者にとって経済的にかなりの損失をもたらす。
オンサイトバックアップ源として機能する蓄電池システム(BESS)は、風量削減のソリューションの一つである。
しかし、このBESSの補助的な役割は、その経済的生存性を著しく弱める可能性がある。
本稿では,BESSの風力削減とエネルギー仲裁を提案し,この問題に対処する。
我々は,共同設置型風力発電システムの市場参加を分離し,風力発電とBESSの合弁基盤を開発する。
エネルギー価格と風力発電の確率性のため、共同入札の最適化は困難である。
そこで我々は,深層強化学習を活用してスポットマーケットからの収益を最大化するとともに,風量削減とエネルギー仲裁を同時に行うBESSのポテンシャルを解放する。
提案手法を現実的な風力発電データを用いて検証し,提案手法が風量削減によく対応し,最適化に基づくベンチマークよりも高い収益を得ることを示す。
我々のシミュレーションでは、かつて削減されていた余剰の風力発電が、BESSの充電に有効な電源となり、さらなる財政的利益をもたらすことも示している。
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