論文の概要: Integrating Renewable Energy in Agriculture: A Deep Reinforcement Learning-based Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.08611v1
• Date: Wed, 16 Aug 2023 18:03:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-21 19:06:33.507633
• Title: Integrating Renewable Energy in Agriculture: A Deep Reinforcement Learning-based Approach
• Title（参考訳）: 農業における再生可能エネルギーの統合 : 深層強化学習に基づくアプローチ
• Authors: A. Wahid, I faiud, K. Mason
• Abstract要約: 本稿では,農業部門における太陽光発電システム導入の意思決定を最適化するために,Deep Q-Networks (DQNs) の利用について検討する。 この研究は、インストール予算、政府のインセンティブ、エネルギー要件、システムコスト、長期的利益といった要因を考慮した情報的意思決定において、農業投資家を支援するためのDQNフレームワークを開発する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This article investigates the use of Deep Q-Networks (DQNs) to optimize decision-making for photovoltaic (PV) systems installations in the agriculture sector. The study develops a DQN framework to assist agricultural investors in making informed decisions considering factors such as installation budget, government incentives, energy requirements, system cost, and long-term benefits. By implementing a reward mechanism, the DQN learns to make data-driven decisions on PV integration. The analysis provides a comprehensive understanding of how DQNs can support investors in making decisions about PV installations in agriculture. This research has significant implications for promoting sustainable and efficient farming practices while also paving the way for future advancements in this field. By leveraging DQNs, agricultural investors can make optimized decisions that improve energy efficiency, reduce environmental impact, and enhance profitability. This study contributes to the advancement of PV integration in agriculture and encourages further innovation in this promising area.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,農業部門における太陽光発電システム導入の意思決定を最適化するために,Deep Q-Networks (DQNs) の利用について検討する。 この研究は、インストール予算、政府のインセンティブ、エネルギー要求、システムコスト、長期的利益といった要因を考慮した情報的意思決定において、農業投資家を支援するためのDQNフレームワークを開発する。 報酬メカニズムを実装することで、DQNはPV統合に関するデータ駆動決定を行うことを学ぶ。 この分析は、DQNが投資家の農業におけるPV導入に関する決定をどう支援できるかを包括的に理解する。 本研究は, 持続的で効率的な農業の実践を促進するとともに, 今後の発展への道を開く上で重要な意味を持つ。 dqnsを活用することで、農業投資家はエネルギー効率の向上、環境影響の低減、収益性の向上のために最適化された決定をすることができる。 本研究は、農業におけるPV統合の進展に寄与し、この将来性のある領域におけるさらなるイノベーションを促進する。

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