論文の概要: Control Policy Correction Framework for Reinforcement Learning-based Energy Arbitrage Strategies
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.18821v1
- Date: Mon, 29 Apr 2024 16:03:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-30 12:58:45.713971
- Title: Control Policy Correction Framework for Reinforcement Learning-based Energy Arbitrage Strategies
- Title（参考訳）: 強化学習に基づくエネルギー配置戦略のための制御ポリシー補正フレームワーク
- Authors: Seyed Soroush Karimi Madahi, Gargya Gokhale, Marie-Sophie Verwee, Bert Claessens, Chris Develder,
- Abstract要約: そこで本稿では,電池の非均衡化機構において,安全なエネルギー仲裁戦略を実現するための新しいRLベースの制御フレームワークを提案する。
提案手法の性能評価には,2023年のベルギーの不均衡価格を用いる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.950434218152639
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: A continuous rise in the penetration of renewable energy sources, along with the use of the single imbalance pricing, provides a new opportunity for balance responsible parties to reduce their cost through energy arbitrage in the imbalance settlement mechanism. Model-free reinforcement learning (RL) methods are an appropriate choice for solving the energy arbitrage problem due to their outstanding performance in solving complex stochastic sequential problems. However, RL is rarely deployed in real-world applications since its learned policy does not necessarily guarantee safety during the execution phase. In this paper, we propose a new RL-based control framework for batteries to obtain a safe energy arbitrage strategy in the imbalance settlement mechanism. In our proposed control framework, the agent initially aims to optimize the arbitrage revenue. Subsequently, in the post-processing step, we correct (constrain) the learned policy following a knowledge distillation process based on properties that follow human intuition. Our post-processing step is a generic method and is not restricted to the energy arbitrage domain. We use the Belgian imbalance price of 2023 to evaluate the performance of our proposed framework. Furthermore, we deploy our proposed control framework on a real battery to show its capability in the real world.
- Abstract（参考訳）: 再生可能エネルギー源の継続的な普及は、単一不均衡価格の使用とともに、不均衡解決機構におけるエネルギー仲裁を通じて、責任ある当事者がコストを削減できる新たな機会を提供する。
モデルフリー強化学習(RL)法は、複雑な確率的逐次問題の解法において、その優れた性能のために、エネルギー仲裁問題を解くのに適した選択である。
しかし、RLの学習ポリシーは実行フェーズの安全性を必ずしも保証しないため、現実世界のアプリケーションにRLがデプロイされることは滅多にない。
そこで本稿では,不均衡解決機構における安全なエネルギー仲裁戦略を実現するために,電池用RLベースの新しい制御フレームワークを提案する。
提案する制御フレームワークでは、当初、仲裁収入の最適化を目的としていた。
後処理工程では,人間の直感に追従する特性に基づいて,知識蒸留プロセスに従って学習方針を修正(拘束)する。
我々の後処理ステップは汎用的な手法であり、エネルギー仲裁領域に制限されない。
提案手法の性能評価には,2023年のベルギーの不均衡価格を用いる。
さらに,提案する制御フレームワークを実際のバッテリー上に展開し,実環境におけるその能力を示す。
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