論文の概要: Reinforcement Learning Enabled Peer-to-Peer Energy Trading for Dairy Farms
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.12716v1
- Date: Tue, 21 May 2024 12:19:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-22 13:29:38.979060
- Title: Reinforcement Learning Enabled Peer-to-Peer Energy Trading for Dairy Farms
- Title（参考訳）: 農作物のピアツーピアエネルギー取引を可能にする強化学習
- Authors: Mian Ibad Ali Shah, Enda Barrett, Karl Mason,
- Abstract要約: 本研究の目的は、ピアツーピア市場で余剰再生可能エネルギーを販売できるようにすることにより、伝統的な電力網への農作物の依存度を下げることである。
The Multi-Agent Peer-to-Peer Dairy Farm Energy Simulator (MAPDES) has developed to experiment with Reinforcement Learning techniques。
シミュレーションでは、電力コストの43%削減、ピーク需要の42%削減、エネルギー販売の1.91%増加など、大幅なコスト削減が示されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2289361708127877
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Farm businesses are increasingly adopting renewables to enhance energy efficiency and reduce reliance on fossil fuels and the grid. This shift aims to decrease dairy farms' dependence on traditional electricity grids by enabling the sale of surplus renewable energy in Peer-to-Peer markets. However, the dynamic nature of farm communities poses challenges, requiring specialized algorithms for P2P energy trading. To address this, the Multi-Agent Peer-to-Peer Dairy Farm Energy Simulator (MAPDES) has been developed, providing a platform to experiment with Reinforcement Learning techniques. The simulations demonstrate significant cost savings, including a 43% reduction in electricity expenses, a 42% decrease in peak demand, and a 1.91% increase in energy sales compared to baseline scenarios lacking peer-to-peer energy trading or renewable energy sources.
- Abstract（参考訳）: 農家はエネルギー効率を高め、化石燃料やグリッドへの依存を減らすために再生可能エネルギーの採用をますます進めている。
このシフトは、ピアツーピア市場で余剰再生可能エネルギーの販売を可能にすることで、伝統的な電力網への乳農家の依存を減らすことを目的としている。
しかし、農業社会の動的な性質は、P2Pエネルギー取引のための特別なアルゴリズムを必要とする問題を引き起こす。
これを解決するため,MAPDES(Multi-Agent Peer-to-Peer Dairy Farm Energy Simulator)を開発した。
シミュレーションでは、電力コストの43%削減、ピーク需要の42%削減、エネルギー販売の1.91%増加など、ピアツーピアエネルギー取引や再生可能エネルギー源の欠如など、大幅なコスト削減が示されている。
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