論文の概要: Learning a Reward Function for User-Preferred Appliance Scheduling
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.07389v1
- Date: Wed, 11 Oct 2023 11:09:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-12 23:00:23.265071
- Title: Learning a Reward Function for User-Preferred Appliance Scheduling
- Title（参考訳）: ユーザ予測アプライアンススケジューリングのための報酬関数の学習
- Authors: Nikolina \v{C}ovi\'c, Jochen Cremer and Hrvoje Pand\v{z}i\'c
- Abstract要約: エンドユーザーの日次アプライアンススケジュール作成を支援する逆強化学習モデルを提案する。
過去の消費データを使用することで、エンドユーザーはこれらの決定の作成に暗黙的に参加する。
- 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: Accelerated development of demand response service provision by the
residential sector is crucial for reducing carbon-emissions in the power
sector. Along with the infrastructure advancement, encouraging the end users to
participate is crucial. End users highly value their privacy and control, and
want to be included in the service design and decision-making process when
creating the daily appliance operation schedules. Furthermore, unless they are
financially or environmentally motivated, they are generally not prepared to
sacrifice their comfort to help balance the power system. In this paper, we
present an inverse-reinforcement-learning-based model that helps create the end
users' daily appliance schedules without asking them to explicitly state their
needs and wishes. By using their past consumption data, the end consumers will
implicitly participate in the creation of those decisions and will thus be
motivated to continue participating in the provision of demand response
services.
- Abstract（参考訳）: 電力部門における炭素排出削減には住宅部門による需要対応サービス提供の加速が不可欠である。
インフラストラクチャの進歩とともに、エンドユーザの参加を促すことが重要です。
エンドユーザはプライバシとコントロールを高く評価し、日々のアプライアンス運用スケジュールを作成する際のサービス設計と意思決定プロセスに含めたいと考えています。
さらに、経済的または環境的な動機がない限り、電力系統のバランスをとるために快適さを犠牲にする用意がない。
本稿では,ユーザのニーズや希望を明示的に述べることなく,エンドユーザの日々のアプライアンススケジュール作成を支援する逆強化学習モデルを提案する。
過去の消費データを利用することで、エンド消費者はこれらの決定の作成に暗黙的に参加し、需要対応サービスの提供に引き続き参加する動機となる。
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