Fugu-MT 論文翻訳(概要): Multi-market Energy Optimization with Renewables via Reinforcement Learning

論文の概要: Multi-market Energy Optimization with Renewables via Reinforcement Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.08147v1
Date: Tue, 13 Jun 2023 21:35:24 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-06-16 22:42:18.187855
Title: Multi-market Energy Optimization with Renewables via Reinforcement Learning
Title（参考訳）: 強化学習による再生可能エネルギーを用いたマルチマーケットエネルギー最適化
Authors: Lucien Werner and Peeyush Kumar
Abstract要約: 本稿では,再生可能エネルギーと貯蔵量を組み合わせた発電プラントの運転を最適化するための深層強化学習フレームワークを提案する。このフレームワークは、ストレージデバイスによる時間結合、再生可能エネルギー生成の不確実性、エネルギー価格、非線形ストレージモデルなどの複雑さを扱う。複雑なストレージモデルを統合するためにRLを使用し、凸と微分可能なコンポーネントモデルを必要とする最適化ベースのメソッドの制限を克服する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0878040851638
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This paper introduces a deep reinforcement learning (RL) framework for optimizing the operations of power plants pairing renewable energy with storage. The objective is to maximize revenue from energy markets while minimizing storage degradation costs and renewable curtailment. The framework handles complexities such as time coupling by storage devices, uncertainty in renewable generation and energy prices, and non-linear storage models. The study treats the problem as a hierarchical Markov Decision Process (MDP) and uses component-level simulators for storage. It utilizes RL to incorporate complex storage models, overcoming restrictions of optimization-based methods that require convex and differentiable component models. A significant aspect of this approach is ensuring policy actions respect system constraints, achieved via a novel method of projecting potentially infeasible actions onto a safe state-action set. The paper demonstrates the efficacy of this approach through extensive experiments using data from US and Indian electricity markets, comparing the learned RL policies with a baseline control policy and a retrospective optimal control policy. It validates the adaptability of the learning framework with various storage models and shows the effectiveness of RL in a complex energy optimization setting, in the context of multi-market bidding, probabilistic forecasts, and accurate storage component models.
Abstract（参考訳）: 本稿では,再生可能エネルギーと貯蔵量を組み合わせた発電プラントの運転を最適化するための深層強化学習(RL)フレームワークを提案する。エネルギー市場からの収益を最大化し、ストレージの劣化コストと再生可能量削減を最小化する。このフレームワークは、ストレージデバイスによる時間結合、再生可能エネルギーとエネルギー価格の不確実性、非線形ストレージモデルなどの複雑さを扱う。本研究は,この問題を階層的マルコフ決定プロセス (mdp) として扱い,ストレージにコンポーネントレベルのシミュレータを用いる。複雑なストレージモデルを統合するためにRLを使用し、凸と微分可能なコンポーネントモデルを必要とする最適化ベースのメソッドの制限を克服する。このアプローチの重要な側面は、安全な状態アクションセットに潜在的に不可能なアクションを投影する新しい方法によって達成される、システムの制約をポリシーアクションが尊重することである。本稿は,米国およびインド電力市場のデータを用いて,学習したRLポリシーをベースライン制御ポリシと振り返り最適制御ポリシと比較し,本手法の有効性を実証する。学習フレームワークの様々なストレージモデルによる適応性を検証するとともに、マルチマーケット入札、確率予測、正確なストレージコンポーネントモデルの観点から、複雑なエネルギー最適化設定におけるRLの有効性を示す。

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