論文の概要: Deep Reinforcement Learning for Community Battery Scheduling under
Uncertainties of Load, PV Generation, and Energy Prices
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.03008v1
- Date: Mon, 4 Dec 2023 13:45:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-07 17:39:32.867903
- Title: Deep Reinforcement Learning for Community Battery Scheduling under
Uncertainties of Load, PV Generation, and Energy Prices
- Title（参考訳）: 負荷・太陽光発電・エネルギー価格の不確実性を考慮した地域電池スケジューリングのための深層強化学習
- Authors: Jiarong Fan, Hao Wang
- Abstract要約: 本稿では,不確実性が存在する場合に,コミュニティバッテリーシステムのスケジューリングを行うための深層強化学習(RL)戦略を提案する。
コミュニティバッテリーは、ローカルPVエネルギーの統合、ピーク負荷の低減、および調停のためのエネルギー価格変動の活用において、多用途の役割を担っている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.694872363688119
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In response to the growing uptake of distributed energy resources (DERs),
community batteries have emerged as a promising solution to support renewable
energy integration, reduce peak load, and enhance grid reliability. This paper
presents a deep reinforcement learning (RL) strategy, centered around the soft
actor-critic (SAC) algorithm, to schedule a community battery system in the
presence of uncertainties, such as solar photovoltaic (PV) generation, local
demand, and real-time energy prices. We position the community battery to play
a versatile role, in integrating local PV energy, reducing peak load, and
exploiting energy price fluctuations for arbitrage, thereby minimizing the
system cost. To improve exploration and convergence during RL training, we
utilize the noisy network technique. This paper conducts a comparative study of
different RL algorithms, including proximal policy optimization (PPO) and deep
deterministic policy gradient (DDPG) algorithms, to evaluate their
effectiveness in the community battery scheduling problem. The results
demonstrate the potential of RL in addressing community battery scheduling
challenges and show that the SAC algorithm achieves the best performance
compared to RL and optimization benchmarks.
- Abstract（参考訳）: 分散型エネルギー資源(ders)の普及に伴い、再生可能エネルギーの統合、ピーク負荷の削減、グリッドの信頼性向上のための有望なソリューションとしてコミュニティバッテリーが登場した。
本稿では,太陽太陽光発電(pv)生成や地域需要,リアルタイムエネルギー価格といった不確実性が存在する場合に,コミュニティバッテリーシステムをスケジュールするソフトアクタ-クリティック(sac)アルゴリズムを中心に,深層強化学習(rl)戦略を提案する。
我々は,ローカルなpvエネルギーの統合,ピーク負荷の低減,調停のためのエネルギー価格変動を利用したシステムコストの最小化など,コミュニティバッテリーを多用途に位置づける。
rlトレーニング中の探索と収束を改善するために,ノイズネットワーク技術を利用する。
本稿では,地域バッテリースケジューリング問題における有効性を評価するために,近位政策最適化 (ppo) やddpg (deep deterministic policy gradient) アルゴリズムなど,様々なrlアルゴリズムの比較研究を行う。
その結果,コミュニティのバッテリスケジューリング問題に対するrlの可能性を実証し,sacアルゴリズムがrlや最適化ベンチマークと比較して最高の性能を達成できることを示した。
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