論文の概要: Reinforcement Learning for Battery Management in Dairy Farming
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.09023v1
- Date: Thu, 17 Aug 2023 14:52:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-21 16:25:55.388535
- Title: Reinforcement Learning for Battery Management in Dairy Farming
- Title（参考訳）: 稲作経営におけるバッテリー管理の強化学習
- Authors: Nawazish Ali, Abdul Wahid, Rachael shaw, Karl Mason
- Abstract要約: 本研究は,Qラーニングを利用して,乳園における電池の充電および排出に関する効果的な政策を学習する。
その結果,提案手法が確立されたベースラインアルゴリズムと比較して電力コストを大幅に削減できることが示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.441021278275805
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Dairy farming is a particularly energy-intensive part of the agriculture
sector. Effective battery management is essential for renewable integration
within the agriculture sector. However, controlling battery
charging/discharging is a difficult task due to electricity demand variability,
stochasticity of renewable generation, and energy price fluctuations. Despite
the potential benefits of applying Artificial Intelligence (AI) to renewable
energy in the context of dairy farming, there has been limited research in this
area. This research is a priority for Ireland as it strives to meet its
governmental goals in energy and sustainability. This research paper utilizes
Q-learning to learn an effective policy for charging and discharging a battery
within a dairy farm setting. The results demonstrate that the developed policy
significantly reduces electricity costs compared to the established baseline
algorithm. These findings highlight the effectiveness of reinforcement learning
for battery management within the dairy farming sector.
- Abstract（参考訳）: 乳製品農業は特にエネルギー集約的な農業分野である。
効果的なバッテリー管理は農業分野における再生可能エネルギー統合に不可欠である。
しかし, 電力需要変動, 再生可能エネルギーの確率性, エネルギー価格変動などにより, 電池充電・放電の制御は困難である。
農業における再生可能エネルギーへの人工知能(AI)の適用の可能性にもかかわらず、この地域では限られた研究がなされている。
この研究は、エネルギーと持続可能性における政府の目標を満たそうとするアイルランドにとって最優先事項である。
本研究は, q-learningを用いて, 農家における電池の充電と排出の効果的な方針を学習する。
その結果,本手法は既定のベースラインアルゴリズムと比較して電力コストを大幅に削減できることがわかった。
本研究は, 乳製品生産部門における電池管理における強化学習の有効性を明らかにするものである。
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