論文の概要: FRESCO: Federated Reinforcement Energy System for Cooperative Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.18444v1
• Date: Wed, 27 Mar 2024 11:00:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-28 17:17:54.370491
• Title: FRESCO: Federated Reinforcement Energy System for Cooperative Optimization
• Title（参考訳）: FRESCO:協調最適化のための連合型強化エネルギーシステム
• Authors: Nicolas Mauricio Cuadrado, Roberto Alejandro Gutierrez, Martin Takáč,
• Abstract要約: 再生可能エネルギーの上昇は、よりクリーンでより参加的なエネルギーグリッドを生み出すことを約束するエネルギーグリッドの新しいダイナミクスを生み出している。 本研究は,連合学習を用いた強化学習エージェントの階層的制御アーキテクチャを用いて,エネルギー市場の実装を容易にすることを目的としたフレームワークであるFRESCOを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9374652839580183
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The rise in renewable energy is creating new dynamics in the energy grid that promise to create a cleaner and more participative energy grid, where technology plays a crucial part in making the required flexibility to achieve the vision of the next-generation grid. This work presents FRESCO, a framework that aims to ease the implementation of energy markets using a hierarchical control architecture of reinforcement learning agents trained using federated learning. The core concept we are proving is that having greedy agents subject to changing conditions from a higher level agent creates a cooperative setup that will allow for fulfilling all the individual objectives. This paper presents a general overview of the framework, the current progress, and some insights we obtained from the recent results.
• Abstract（参考訳）: 再生可能エネルギーの台頭は、よりクリーンでより参加的なエネルギーグリッドを作り出すことを約束するエネルギーグリッドの新しいダイナミクスを生み出している。 本研究は,連合学習を用いた強化学習エージェントの階層的制御アーキテクチャを用いて,エネルギー市場の実装を容易にすることを目的としたフレームワークであるFRESCOを紹介する。 私たちが証明している中核的な概念は、より高いレベルのエージェントから条件の変更を受ける欲求エージェントを持つことによって、個々の目的をすべて満たせるような協調的なセットアップが作成される、ということです。 本稿では,フレームワークの概要,現状,最近の成果から得られた知見について概説する。

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