論文の概要: Explainable Reinforcement Learning-based Home Energy Management Systems using Differentiable Decision Trees
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.11947v1
- Date: Mon, 18 Mar 2024 16:40:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-20 19:30:44.372295
- Title: Explainable Reinforcement Learning-based Home Energy Management Systems using Differentiable Decision Trees
- Title（参考訳）: 微分決定木を用いた説明可能な強化学習に基づく家庭エネルギー管理システム
- Authors: Gargya Gokhale, Bert Claessens, Chris Develder,
- Abstract要約: 住宅セクターは、太陽光発電、家庭用バッテリー、EVの採用の増加により、柔軟性を損なう主要かつ未解決の源となっている。
微分可能な決定木を用いた強化学習に基づくアプローチを提案する。
このアプローチは、データ駆動強化学習のスケーラビリティと(微分可能)決定木の説明可能性を統合する。
概念実証として,家庭内エネルギー管理問題を用いて提案手法を解析し,その性能を市販のルールベースベースラインと標準ニューラルネットワークベースRLコントローラと比較した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.573008040057806
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: With the ongoing energy transition, demand-side flexibility has become an important aspect of the modern power grid for providing grid support and allowing further integration of sustainable energy sources. Besides traditional sources, the residential sector is another major and largely untapped source of flexibility, driven by the increased adoption of solar PV, home batteries, and EVs. However, unlocking this residential flexibility is challenging as it requires a control framework that can effectively manage household energy consumption, and maintain user comfort while being readily scalable across different, diverse houses. We aim to address this challenging problem and introduce a reinforcement learning-based approach using differentiable decision trees. This approach integrates the scalability of data-driven reinforcement learning with the explainability of (differentiable) decision trees. This leads to a controller that can be easily adapted across different houses and provides a simple control policy that can be explained to end-users, further improving user acceptance. As a proof-of-concept, we analyze our method using a home energy management problem, comparing its performance with commercially available rule-based baseline and standard neural network-based RL controllers. Through this preliminary study, we show that the performance of our proposed method is comparable to standard RL-based controllers, outperforming baseline controllers by ~20% in terms of daily cost savings while being straightforward to explain.
- Abstract（参考訳）: エネルギーの継続的な移行により、需要側の柔軟性は、グリッドのサポートと持続可能なエネルギー源のさらなる統合を可能にするため、現代の電力網の重要な側面となっている。
従来の供給源の他に、住宅セクターは太陽光発電、家庭用バッテリー、EVの採用の増加によって、柔軟性を損なう主要な供給源となっている。
しかし、家庭のエネルギー消費を効果的に管理し、多様な住宅で容易にスケーラブルにしながら、利用者の快適性を維持するためのコントロールフレームワークが必要であるため、この住宅の柔軟性の解放は困難である。
我々は、この課題に対処し、微分可能な決定木を用いた強化学習に基づくアプローチを導入することを目指している。
このアプローチは、データ駆動強化学習のスケーラビリティと(微分可能)決定木の説明可能性を統合する。
これにより、さまざまな家庭に容易に適応できるコントローラが実現され、エンドユーザに説明可能なシンプルなコントロールポリシが提供され、ユーザの受け入れがさらに向上します。
概念実証として,家庭内エネルギー管理問題を用いて提案手法を解析し,その性能を市販のルールベースベースラインと標準ニューラルネットワークベースRLコントローラと比較した。
本研究により,提案手法の性能は標準のRLコントローラに匹敵するものであり,日常的なコスト削減の点において,ベースラインコントローラを約20%上回り,説明が容易であることを示す。
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