論文の概要: Multi-Agent Reinforcement Learning for Energy Networks: Computational Challenges, Progress and Open Problems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.15583v1
• Date: Wed, 24 Apr 2024 01:35:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-25 14:53:37.644188
• Title: Multi-Agent Reinforcement Learning for Energy Networks: Computational Challenges, Progress and Open Problems
• Title（参考訳）: エネルギーネットワークのためのマルチエージェント強化学習:計算問題、進展とオープン問題
• Authors: Sarah Keren, Chaimaa Essayeh, Stefano V. Albrecht, Thomas Mortsyn,
• Abstract要約: 本研究は,多エージェント強化学習がエネルギーネットワークの分散化と脱炭をいかに支援できるかを考察する。 これは、エネルギーネットワークの管理における重要な計算上の課題を特定し、それらに対処する最近の研究の進捗をレビューし、MARLを使って対処する可能性のあるオープンな課題を強調することで達成される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.10715615781625
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The rapidly changing architecture and functionality of electrical networks and the increasing penetration of renewable and distributed energy resources have resulted in various technological and managerial challenges. These have rendered traditional centralized energy-market paradigms insufficient due to their inability to support the dynamic and evolving nature of the network. This survey explores how multi-agent reinforcement learning (MARL) can support the decentralization and decarbonization of energy networks and mitigate the 12 associated challenges. This is achieved by specifying key computational challenges in managing energy networks, reviewing recent research progress on addressing them, and highlighting open challenges that may be addressed using MARL.
• Abstract（参考訳）: 急速に変化する電気ネットワークのアーキテクチャと機能、および再生可能および分散エネルギー資源の浸透が、様々な技術的および管理上の課題を引き起こしている。 これらは、ネットワークの動的で進化的な性質をサポートすることができないため、伝統的な中央集権的なエネルギー市場パラダイムを不十分にしている。 本研究では,マルチエージェント強化学習(MARL)がエネルギーネットワークの分散化と脱炭を支援し,12の課題を緩和する方法について検討する。 これは、エネルギーネットワークの管理における重要な計算上の課題を特定し、それらに対処する最近の研究の進捗をレビューし、MARLを使って対処する可能性のあるオープンな課題を強調することで達成される。

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