論文の概要: A Reinforcement Learning Approach to Dairy Farm Battery Management using Q Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.09499v2
- Date: Tue, 19 Mar 2024 13:53:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-20 20:49:20.606632
- Title: A Reinforcement Learning Approach to Dairy Farm Battery Management using Q Learning
- Title（参考訳）: Qラーニングを用いた乳牛用バッテリー管理への強化学習アプローチ
- Authors: Nawazish Ali, Abdul Wahid, Rachael Shaw, Karl Mason,
- Abstract要約: 本研究は, 乳園における電池充電と排出をスケジューリングするQラーニングに基づくアルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムは, 送電網からの電力輸入コストを13.41%削減し, ピーク需要を2%削減し, 24.49%削減する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.1498833540989413
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Dairy farming consumes a significant amount of energy, making it an energy-intensive sector within agriculture. Integrating renewable energy generation into dairy farming could help address this challenge. Effective battery management is important for integrating renewable energy generation. Managing battery charging and discharging poses significant challenges because of fluctuations in electrical consumption, the intermittent nature of renewable energy generation, and fluctuations in energy prices. Artificial Intelligence (AI) has the potential to significantly improve the use of renewable energy in dairy farming, however, there is limited research conducted in this particular domain. This research considers Ireland as a case study as it works towards attaining its 2030 energy strategy centered on the utilization of renewable sources. This study proposes a Q-learning-based algorithm for scheduling battery charging and discharging in a dairy farm setting. This research also explores the effect of the proposed algorithm by adding wind generation data and considering additional case studies. The proposed algorithm reduces the cost of imported electricity from the grid by 13.41\%, peak demand by 2\%, and 24.49\% when utilizing wind generation. These results underline how reinforcement learning is highly effective in managing batteries in the dairy farming sector.
- Abstract（参考訳）: 乳牛の農業はかなりの量のエネルギーを消費しており、農業のエネルギー集約部門となっている。
再生可能エネルギーの農業への統合は、この課題に対処するのに役立つ。
再生可能エネルギーの創出に有効な電池管理が重要である。
電力消費の変動、再生可能エネルギーの断続的な性質、エネルギー価格の変動など、バッテリー充電と放電の管理は大きな課題となっている。
人工知能(AI)は、乳園農業における再生可能エネルギーの利用を著しく改善する可能性があるが、この領域では限定的な研究が行われている。
本研究は、アイルランドを再生可能エネルギーの利用を中心とした2030年のエネルギー戦略の達成に向けたケーススタディとみなす。
本研究は, 乳園における電池充電と排出をスケジューリングするQラーニングに基づくアルゴリズムを提案する。
本研究は,風力発生データの追加とケーススタディの追加による提案アルゴリズムの効果についても検討する。
提案アルゴリズムは,送電網からの電力輸入コストを13.41 %,ピーク需要を2 %,風力発電を24.49 %削減する。
これらの結果は, 農林水産部門における増補学習が, バッテリー管理に極めて有効であることを示すものである。
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