論文の概要: A Multiobjective Reinforcement Learning Framework for Microgrid Energy Management

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.08692v1
• Date: Mon, 17 Jul 2023 17:52:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-18 11:46:24.124089
• Title: A Multiobjective Reinforcement Learning Framework for Microgrid Energy Management
• Title（参考訳）: マイクログリッドエネルギー管理のための多目的強化学習フレームワーク
• Authors: M. Vivienne Liu, Patrick M. Reed, David Gold, Garret Quist, and C. Lindsay Anderson
• Abstract要約: マイクログリッド(MG)は、電力グリッドの脱炭と分散化のための有望なソリューションを提供する。 しかし、MGオペレーションは、しばしば、異なる利害関係者の利益を表す複数の目的について検討する。 本稿では,高次元目的空間を探索し,対立する目的間のトレードオフを明らかにする,多目的強化学習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）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The emergence of microgrids (MGs) has provided a promising solution for decarbonizing and decentralizing the power grid, mitigating the challenges posed by climate change. However, MG operations often involve considering multiple objectives that represent the interests of different stakeholders, leading to potentially complex conflicts. To tackle this issue, we propose a novel multi-objective reinforcement learning framework that explores the high-dimensional objective space and uncovers the tradeoffs between conflicting objectives. This framework leverages exogenous information and capitalizes on the data-driven nature of reinforcement learning, enabling the training of a parametric policy without the need for long-term forecasts or knowledge of the underlying uncertainty distribution. The trained policies exhibit diverse, adaptive, and coordinative behaviors with the added benefit of providing interpretable insights on the dynamics of their information use. We employ this framework on the Cornell University MG (CU-MG), which is a combined heat and power MG, to evaluate its effectiveness. The results demonstrate performance improvements in all objectives considered compared to the status quo operations and offer more flexibility in navigating complex operational tradeoffs.
• Abstract（参考訳）: マイクログリッド(MG)の出現は、気候変動による課題を緩和し、電力グリッドの脱炭と分散化のための有望な解決策となった。 しかし、MGオペレーションは、しばしば異なる利害関係者の利益を表す複数の目的を考慮し、潜在的に複雑な衝突を引き起こす。 本稿では,高次元目標空間を探索し,矛盾する目標間のトレードオフを明らかにする多目的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外因性情報を利用し、強化学習のデータ駆動型の性質を活かし、長期的な予測や基礎となる不確実性分布の知識を必要とせずにパラメトリックポリシーのトレーニングを可能にする。 トレーニングされたポリシーは、多様で適応的で協調的な行動を示し、情報利用のダイナミクスに関する解釈可能な洞察を提供するという追加の利益を提供する。 この枠組みはコーネル大学MG(CU-MG)に導入し,その有効性を評価する。 その結果、現状の運用と比較して考慮されるすべての目的においてパフォーマンスが向上し、複雑な運用上のトレードオフをナビゲートする柔軟性が向上した。

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