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/2404.13142v2
• Date: Thu, 14 Nov 2024 19:36:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-18 15:36:17.098441
• 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促進される過渡的エネルギーは、分散的で間接的な需要応答ソリューションを提供する。 本研究ではDRLエージェントを用いてローカルエネルギー市場へのエンドユーザー参加を自動化する。 その結果, 昇降率, 負荷係数, ピーク需要などの指標で評価された, 請求書の減少と純負荷の変動率の低下との間には強い相関関係が示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8434042562191815
• License:
• Abstract: As distributed energy resources (DERs) grow, the electricity grid faces increased net load variability at the grid edge, impacting operability and reliability. Transactive energy, facilitated through local energy markets, offers a decentralized, indirect demand response solution, with model-free control techniques, such as deep reinforcement learning (DRL), enabling automated, decentralized participation. However, existing studies largely overlook community-level net load variability, focusing instead on socioeconomic metrics. This study addresses this gap by using DRL agents to automate end-user participation in a local energy market (ALEX), where agents act independently to minimize individual energy bills. Results reveal a strong link between bill reduction and decreased net load variability, assessed across metrics such as ramping rate, load factor, and peak demand over various time horizons. Using a no-control baseline, DRL agents are benchmarked against a near-optimal dynamic programming approach. The dynamic programming benchmark achieves reductions of 22.05 percent, 83.92 percent, and 24.09 percent in daily import, export, and peak demand, respectively, while the DRL agents show comparable or superior results with reductions of 21.93 percent, 84.46 percent, and 27.02 percent. This study demonstrates the effectiveness of DRL in decentralized grid management, highlighting its scalability and near-optimal performance in reducing net load variability within community-driven energy markets.
• Abstract（参考訳）: 分散型エネルギー資源(DER)が増加するにつれて、電力グリッドはグリッドエッジでのネット負荷変動を増大させ、操作性と信頼性に影響を及ぼす。 地域エネルギー市場を通じて促進されるトランスアクティブエネルギーは、自律的かつ間接的な需要応答ソリューションを提供し、深層強化学習(DRL)のようなモデルレス制御技術により、自動化された非集中的な参加を可能にする。 しかし、既存の研究は、社会経済指標に焦点をあてて、コミュニティレベルのネット負荷変動を概ね見落としている。 本研究では、DRLエージェントを用いてローカルエネルギー市場(ALEX)へのエンドユーザー参加を自動化することで、このギャップを解消する。 その結果, 種々の時間的地平線上での昇降速度, 負荷係数, ピーク需要などの指標で評価された, 法案の削減と純負荷変動の減少との間に強い相関関係が示された。 制御不能のベースラインを使用して、DRLエージェントは、ほぼ最適の動的プログラミングアプローチに対してベンチマークされる。 動的プログラミングベンチマークでは、毎日の輸入、輸出、ピーク需要の22.05パーセント、83.92パーセント、24.09パーセントが減少し、DRLエージェントは21.93パーセント、84.6%、27.02パーセントが減少している。 本研究では、分散グリッド管理におけるDRLの有効性を実証し、コミュニティ主導のエネルギー市場におけるネットワーク負荷変動の低減におけるスケーラビリティとほぼ最適性能を強調した。

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