Fugu-MT 論文翻訳(概要): EnergAIze: Multi Agent Deep Deterministic Policy Gradient for Vehicle to Grid Energy Management

論文の概要: EnergAIze: Multi Agent Deep Deterministic Policy Gradient for Vehicle to Grid Energy Management

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.02361v2
Date: Tue, 9 Apr 2024 16:32:22 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-10 19:08:08.989483
Title: EnergAIze: Multi Agent Deep Deterministic Policy Gradient for Vehicle to Grid Energy Management
Title（参考訳）: EnergAIze: グリッドエネルギー管理のための多エージェント決定論的政策のグラディエント
Authors: Tiago Fonseca, Luis Ferreira, Bernardo Cabral, Ricardo Severino, Isabel Praca,
Abstract要約: 本稿では,MARL(Multi-Agent Reinforcement Learning)エネルギー管理フレームワークであるEnergAIzeを紹介する。ユーザ中心の多目的エネルギー管理を可能にし、各プローサが様々な個人管理目標から選択できるようにする。 EnergAIzeの有効性は、CityLearnシミュレーションフレームワークを用いたケーススタディにより評価された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This paper investigates the increasing roles of Renewable Energy Sources (RES) and Electric Vehicles (EVs). While indicating a new era of sustainable energy, these also introduce complex challenges, including the need to balance supply and demand and smooth peak consumptions amidst rising EV adoption rates. Addressing these challenges requires innovative solutions such as Demand Response (DR), energy flexibility management, Renewable Energy Communities (RECs), and more specifically for EVs, Vehicle-to-Grid (V2G). However, existing V2G approaches often fall short in real-world adaptability, global REC optimization with other flexible assets, scalability, and user engagement. To bridge this gap, this paper introduces EnergAIze, a Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL) energy management framework, leveraging the Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient (MADDPG) algorithm. EnergAIze enables user-centric and multi-objective energy management by allowing each prosumer to select from a range of personal management objectives, thus encouraging engagement. Additionally, it architects' data protection and ownership through decentralized computing, where each prosumer can situate an energy management optimization node directly at their own dwelling. The local node not only manages local energy assets but also fosters REC wide optimization. The efficacy of EnergAIze was evaluated through case studies employing the CityLearn simulation framework. These simulations were instrumental in demonstrating EnergAIze's adeptness at implementing V2G technology within a REC and other energy assets. The results show reduction in peak loads, ramping, carbon emissions, and electricity costs at the REC level while optimizing for individual prosumers objectives.
Abstract（参考訳）: 本稿では,再生可能エネルギー源(RES)と電気自動車(EV)の役割の増大について検討する。持続可能エネルギーの新時代を示す一方で、EV導入率の上昇にともなって、供給と需要のバランスとスムーズなピーク消費の必要性など、複雑な課題も生じている。これらの課題に対処するには、需要応答(DR)、エネルギーの柔軟性管理、再生可能エネルギーコミュニティ(REC)、より具体的にはEV、V2G(EV-to-Grid)といった革新的なソリューションが必要である。しかしながら、既存のV2Gアプローチは、現実の適応性、グローバルなREC最適化、柔軟性のあるアセット、スケーラビリティ、ユーザエンゲージメントに欠けることが多い。このギャップを埋めるために,マルチエージェント強化学習(MARL)エネルギー管理フレームワークであるEnergAIzeを導入する。 EnergAIzeはユーザ中心の多目的エネルギー管理を可能にする。さらに、分散コンピューティングを通じてデータ保護とオーナシップを設計し、各プロシューマーは自身の住居に直接エネルギー管理最適化ノードを配置することができる。局所ノードは局所的なエネルギー資産を管理するだけでなく、RECの広い最適化を促進する。 EnergAIzeの有効性は、CityLearnシミュレーションフレームワークを用いたケーススタディにより評価された。これらのシミュレーションは、EnergAIzeがRECや他のエネルギー資産でV2G技術を実装することの正しさを示すのに役立った。その結果,RECレベルでのピーク負荷,昇降,炭素排出,電力コストの低減が確認できた。

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