論文の概要: Deep Reinforcement Learning for Artificial Upwelling Energy Management

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.10199v2
• Date: Fri, 25 Aug 2023 08:25:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-28 16:31:05.514260
• Title: Deep Reinforcement Learning for Artificial Upwelling Energy Management
• Title（参考訳）: 人工住宅エネルギー管理のための深層強化学習
• Authors: Yiyuan Zhang, Wei Fan
• Abstract要約: 深部強化学習(DRL)アルゴリズムを応用した新しいエネルギー管理手法を提案する。 具体的には,AUSのエネルギー効率をマルコフ決定過程として最大化する問題を定式化し,QR-DQNにおける量子ネットワークと深層デュエルネットワークを統合する。 その結果, DRLを基盤としたアプローチは, AUSのエネルギー効率を向上し, 海藻栽培の持続可能性を高め, 海洋における炭素沈降を促進できる可能性が示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.212936156042328
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The potential of artificial upwelling (AU) as a means of lifting nutrient-rich bottom water to the surface, stimulating seaweed growth, and consequently enhancing ocean carbon sequestration, has been gaining increasing attention in recent years. This has led to the development of the first solar-powered and air-lifted AU system (AUS) in China. However, efficient scheduling of air injection systems in complex marine environments remains a crucial challenge in operating AUS, as it holds the potential to significantly improve energy efficiency. To tackle this challenge, we propose a novel energy management approach that utilizes deep reinforcement learning (DRL) algorithm to develop efficient strategies for operating AUS. Specifically, we formulate the problem of maximizing the energy efficiency of AUS as a Markov decision process and integrate the quantile network in distributional reinforcement learning (QR-DQN) with the deep dueling network to solve it. Through extensive simulations, we evaluate the performance of our algorithm and demonstrate its superior effectiveness over traditional rule-based approaches and other DRL algorithms in reducing energy wastage while ensuring the stable and efficient operation of AUS. Our findings suggest that a DRL-based approach offers a promising way to improve the energy efficiency of AUS and enhance the sustainability of seaweed cultivation and carbon sequestration in the ocean.
• Abstract（参考訳）: 近年, 養分豊富な底水を持ち上げ, 海藻の成長を刺激し, 海洋炭素の沈降を促進させる手段として, 人工隆起(AU)の可能性が高まっている。 このことが、中国初の太陽エネルギー・空力AUシステム(AUS)の開発につながった。 しかし、複雑な海洋環境における空気噴射システムの効率的なスケジューリングは、エネルギー効率を大幅に改善する可能性を秘めているため、ausの運用において重要な課題である。 そこで本研究では,深層強化学習(drl)アルゴリズムを応用した新しいエネルギー管理手法を提案する。 具体的には, ausのエネルギー効率を最大化する問題をマルコフ決定プロセスとして定式化し, 分布強化学習(qr-dqn)における質的ネットワークとディープデュエリングネットワークを統合することで解決する。 広範なシミュレーションにより,本アルゴリズムの性能を評価し,従来のルールベース手法や他のdrlアルゴリズムと比較して,ausの安定かつ効率的な動作を保証しつつ,エネルギーのウェーブステージを減少させる効果を示す。 その結果, DRLを基盤としたアプローチは, AUSのエネルギー効率を向上し, 海藻栽培の持続可能性を高め, 海洋における炭素沈降を促進できる可能性が示唆された。

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