論文の概要: Decentralized Coordination of Distributed Energy Resources through Local Energy Markets and Deep Reinforcement Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.13142v1
- Date: Fri, 19 Apr 2024 19:03:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-23 20:18:24.701614
- Title: Decentralized Coordination of Distributed Energy Resources through Local Energy Markets and Deep Reinforcement Learning
- Title（参考訳）: 地域エネルギー市場と深層強化学習による分散エネルギー資源の分散調整
- Authors: Daniel May, Matthew Taylor, Petr Musilek,
- Abstract要約: 地域エネルギー市場を通じて実現された過渡的エネルギーは、グリッドの課題に対する有望な解決策として近年注目を集めている。
本研究では、ALEXにおけるエンドユーザー参加を自動化するために、深層強化学習エージェントのセットを訓練することでギャップを解消する。
本研究は, この設定において, 請求書の削減とネット負荷変動の低減との間に明らかな相関関係を明らかにした。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8434042562191815
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: As the energy landscape evolves toward sustainability, the accelerating integration of distributed energy resources poses challenges to the operability and reliability of the electricity grid. One significant aspect of this issue is the notable increase in net load variability at the grid edge. Transactive energy, implemented through local energy markets, has recently garnered attention as a promising solution to address the grid challenges in the form of decentralized, indirect demand response on a community level. Given the nature of these challenges, model-free control approaches, such as deep reinforcement learning, show promise for the decentralized automation of participation within this context. Existing studies at the intersection of transactive energy and model-free control primarily focus on socioeconomic and self-consumption metrics, overlooking the crucial goal of reducing community-level net load variability. This study addresses this gap by training a set of deep reinforcement learning agents to automate end-user participation in ALEX, an economy-driven local energy market. In this setting, agents do not share information and only prioritize individual bill optimization. The study unveils a clear correlation between bill reduction and reduced net load variability in this setup. The impact on net load variability is assessed over various time horizons using metrics such as ramping rate, daily and monthly load factor, as well as daily average and total peak export and import on an open-source dataset. Agents are then benchmarked against several baselines, with their performance levels showing promising results, approaching those of a near-optimal dynamic programming benchmark.
- Abstract（参考訳）: エネルギー環境が持続可能性に向かって進化するにつれて、分散エネルギー資源の統合の加速は電力網の運用性と信頼性に課題をもたらす。
この問題の1つの重要な側面は、グリッドエッジにおけるネット負荷のばらつきの顕著な増加である。
地域エネルギー市場を通じて実現された過渡的エネルギーは、近年、地域レベルでの分散的間接的需要応答という形でグリッド課題に対処するための有望な解決策として注目されている。
これらの課題の性質から、深層強化学習のようなモデルレス制御アプローチは、この文脈における参加の分散自動化を約束する。
トランスアクティブエネルギーとモデルフリーコントロールの交差点における既存の研究は、主に社会経済と自己消費の指標に焦点を当てており、コミュニティレベルのネット負荷変動を減らすという決定的な目標を見越している。
本研究では,経済主導型地域エネルギー市場であるALEXのエンドユーザー参加を自動化するために,深層強化学習エージェントのセットを訓練することにより,このギャップに対処する。
この設定では、エージェントは情報を共有せず、個別の紙幣最適化のみを優先する。
本研究は, この設定において, 請求書の削減とネット負荷変動の低減との間に明らかな相関関係を明らかにした。
ネット負荷の変動性への影響は、オープンソースのデータセット上での日平均、日平均、総ピークのエクスポート、インポートなどの指標を使用して、さまざまな時間的地平線上で評価される。
エージェントはいくつかのベースラインに対してベンチマークされ、パフォーマンスレベルは有望な結果を示し、ほぼ最適な動的プログラミングベンチマークに近づきます。
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