論文の概要: Reinforcement Learning for Sustainable Energy: A Survey
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.18597v1
- Date: Fri, 26 Jul 2024 08:37:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-29 14:00:25.384881
- Title: Reinforcement Learning for Sustainable Energy: A Survey
- Title（参考訳）: 持続可能エネルギーのための強化学習
- Authors: Koen Ponse, Felix Kleuker, Márton Fejér, Álvaro Serra-Gómez, Aske Plaat, Thomas Moerland,
- Abstract要約: 持続可能性に関する課題、強化学習問題としてモデル化する方法、文献に現在どのような解決策が存在しているのかをリストアップする。
我々は,多エージェント,オフライン,安全強化学習など,持続可能性を通じて出現する総合的な強化学習テーマを同定する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9423257767158634
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: The transition to sustainable energy is a key challenge of our time, requiring modifications in the entire pipeline of energy production, storage, transmission, and consumption. At every stage, new sequential decision-making challenges emerge, ranging from the operation of wind farms to the management of electrical grids or the scheduling of electric vehicle charging stations. All such problems are well suited for reinforcement learning, the branch of machine learning that learns behavior from data. Therefore, numerous studies have explored the use of reinforcement learning for sustainable energy. This paper surveys this literature with the intention of bridging both the underlying research communities: energy and machine learning. After a brief introduction of both fields, we systematically list relevant sustainability challenges, how they can be modeled as a reinforcement learning problem, and what solution approaches currently exist in the literature. Afterwards, we zoom out and identify overarching reinforcement learning themes that appear throughout sustainability, such as multi-agent, offline, and safe reinforcement learning. Lastly, we also cover standardization of environments, which will be crucial for connecting both research fields, and highlight potential directions for future work. In summary, this survey provides an extensive overview of reinforcement learning methods for sustainable energy, which may play a vital role in the energy transition.
- Abstract（参考訳）: 持続可能なエネルギーへの移行は、エネルギー生産、貯蔵、送電、消費のパイプライン全体の変更を必要とする、我々の時代の重要な課題である。
風力発電所の運営から電力網の管理、電気自動車充電ステーションの計画に至るまで、あらゆる段階において、新たなシーケンシャルな意思決定の課題が浮かび上がっている。
これらの問題は、データから振る舞いを学ぶ機械学習の分野である強化学習によく適している。
そのため、持続可能エネルギーへの強化学習の利用について多くの研究がなされている。
本稿では,エネルギーと機械学習の両基礎研究コミュニティを橋渡しする目的で,この文献を調査する。
両分野を簡潔に紹介した後、関連する持続可能性課題、強化学習問題としてモデル化する方法、文献に現在どのような解決策が存在するのかを体系的にリストアップする。
その後、マルチエージェント、オフライン、安全な強化学習など、持続可能性を通して現れる包括的な強化学習テーマを拡大し、特定する。
最後に、両研究分野の接続に不可欠な環境の標準化についても取り上げ、今後の研究の方向性を明らかにする。
まとめると、この調査は持続可能エネルギーの強化学習手法を概観し、エネルギー移行において重要な役割を果たす可能性がある。
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