論文の概要: Machine Learning Infused Distributed Optimization for Coordinating Virtual Power Plant Assets
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.17882v2
- Date: Thu, 16 May 2024 15:43:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-17 19:24:18.918440
- Title: Machine Learning Infused Distributed Optimization for Coordinating Virtual Power Plant Assets
- Title（参考訳）: 分散最適化による仮想プラントアセットのコーディネート
- Authors: Meiyi Li, Javad Mohammadi,
- Abstract要約: 本稿では,VPPアセットを調整するために,機械学習を利用した分散最適化を提案する。
提案手法はLOOP-MACと呼ばれ,各VPPエージェントが複数のDERを管理するマルチエージェントコーディネート・パースペクティブを採用している。
その結果, LOOP-MACの利点, 反復時間当たりの解の高速化, 収束時間を大幅に短縮した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Amid the increasing interest in the deployment of Distributed Energy Resources (DERs), the Virtual Power Plant (VPP) has emerged as a pivotal tool for aggregating diverse DERs and facilitating their participation in wholesale energy markets. These VPP deployments have been fueled by the Federal Energy Regulatory Commission's Order 2222, which makes DERs and VPPs competitive across market segments. However, the diversity and decentralized nature of DERs present significant challenges to the scalable coordination of VPP assets. To address efficiency and speed bottlenecks, this paper presents a novel machine learning-assisted distributed optimization to coordinate VPP assets. Our method, named LOOP-MAC(Learning to Optimize the Optimization Process for Multi-agent Coordination), adopts a multi-agent coordination perspective where each VPP agent manages multiple DERs and utilizes neural network approximators to expedite the solution search. The LOOP-MAC method employs a gauge map to guarantee strict compliance with local constraints, effectively reducing the need for additional post-processing steps. Our results highlight the advantages of LOOP-MAC, showcasing accelerated solution times per iteration and significantly reduced convergence times. The LOOP-MAC method outperforms conventional centralized and distributed optimization methods in optimization tasks that require repetitive and sequential execution.
- Abstract（参考訳）: 分散エネルギー資源(DER)の展開への関心が高まっている中、仮想電力プラント(VPP)は多様なDERを集約し、エネルギー市場への参加を促進する重要なツールとして現れてきた。
これらのVPPの配備は連邦エネルギー規制委員会(Federal Energy Regulatory Commission)の2222条によって推進され、DERとVPPは市場セグメント間で競争力を持つようになった。
しかし、DERの多様性と分散性は、VPP資産のスケーラブルな調整に重大な課題をもたらす。
本稿では,VPPアセットをコーディネートするための,機械学習による分散最適化を提案する。
提案手法はLOOP-MAC (Learning to Optimize the Optimization Process for Multi-agent Coordination) と呼ばれ,各VPPエージェントが複数のDERを管理し,ニューラルネットワーク近似を用いて解探索を高速化する多エージェント協調の視点を採用している。
LOOP-MAC法は、局所的な制約に対する厳密なコンプライアンスを保証するためにゲージマップを使用し、追加の処理後ステップの必要性を効果的に低減する。
その結果, LOOP-MACの利点, 反復時間当たりの解の高速化, 収束時間を大幅に短縮した。
LOOP-MAC法は、繰り返しおよび逐次実行を必要とする最適化タスクにおいて、従来の集中的および分散的な最適化手法よりも優れている。
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