論文の概要: A Deep Reinforcement Learning Approach to Battery Management in Dairy Farming via Proximal Policy Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.01653v1
• Date: Mon, 1 Jul 2024 12:46:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-03 19:52:16.177954
• Title: A Deep Reinforcement Learning Approach to Battery Management in Dairy Farming via Proximal Policy Optimization
• Title（参考訳）: 近親的政策最適化による乳牛経営におけるバッテリー管理の深層強化学習アプローチ
• Authors: Nawazish Ali, Rachael Shaw, Karl Mason,
• Abstract要約: 本研究は, 農林水産経営の高度化をめざすための政策最適化の応用について検討する。 電力網への依存を減らす能力に基づいて,提案アルゴリズムの有効性を評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2289361708127877
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Dairy farms consume a significant amount of electricity for their operations, and this research focuses on enhancing energy efficiency and minimizing the impact on the environment in the sector by maximizing the utilization of renewable energy sources. This research investigates the application of Proximal Policy Optimization (PPO), a deep reinforcement learning algorithm (DRL), to enhance dairy farming battery management. We evaluate the algorithm's effectiveness based on its ability to reduce reliance on the electricity grid, highlighting the potential of DRL to enhance energy management in dairy farming. Using real-world data our results demonstrate how the PPO approach outperforms Q-learning by 1.62% for reducing electricity import from the grid. This significant improvement highlights the potential of the Deep Reinforcement Learning algorithm for improving energy efficiency and sustainability in dairy farms.
• Abstract（参考訳）: 本研究は, 再生可能エネルギー利用の最大化によるエネルギー効率の向上とセクター環境への影響の最小化に焦点をあてる。 本研究は, 深度強化学習アルゴリズム (DRL) であるPPO (Pximal Policy Optimization) の適用性を検討した。 本アルゴリズムの有効性は,電力網への依存を減らす能力に基づいて評価され,乳園農業におけるエネルギー管理を向上するDRLの可能性が浮き彫りにされている。 実世界のデータを用いて、PPOのアプローチが、グリッドからの電力輸入を減らすために、Q-ラーニングを1.62%上回ったことを示す。 この大幅な改善は、乳農場のエネルギー効率と持続可能性を改善するためのDeep Reinforcement Learningアルゴリズムの可能性を強調している。

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