論文の概要: Enhancing Battery Storage Energy Arbitrage with Deep Reinforcement Learning and Time-Series Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.20005v1
• Date: Fri, 25 Oct 2024 23:18:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-29 12:15:09.489664
• Title: Enhancing Battery Storage Energy Arbitrage with Deep Reinforcement Learning and Time-Series Forecasting
• Title（参考訳）: 深部強化学習と時系列予測による蓄電池エネルギー確保
• Authors: Manuel Sage, Joshua Campbell, Yaoyao Fiona Zhao,
• Abstract要約: カナダ・アルバータ州の価格データを用いたケーススタディを行い、不規則な価格スパイクと極めて非定常な価格変動を特徴とする。 このデータは、最先端のディープラーニングモデルがデプロイされたとしても予測することは難しい。 以上の結果から, DRLによる電池制御によるエネルギー仲裁は, これらの不完全な予測の恩恵を被ることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.0382033111760576
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• Abstract: Energy arbitrage is one of the most profitable sources of income for battery operators, generating revenues by buying and selling electricity at different prices. Forecasting these revenues is challenging due to the inherent uncertainty of electricity prices. Deep reinforcement learning (DRL) emerged in recent years as a promising tool, able to cope with uncertainty by training on large quantities of historical data. However, without access to future electricity prices, DRL agents can only react to the currently observed price and not learn to plan battery dispatch. Therefore, in this study, we combine DRL with time-series forecasting methods from deep learning to enhance the performance on energy arbitrage. We conduct a case study using price data from Alberta, Canada that is characterized by irregular price spikes and highly non-stationary. This data is challenging to forecast even when state-of-the-art deep learning models consisting of convolutional layers, recurrent layers, and attention modules are deployed. Our results show that energy arbitrage with DRL-enabled battery control still significantly benefits from these imperfect predictions, but only if predictors for several horizons are combined. Grouping multiple predictions for the next 24-hour window, accumulated rewards increased by 60% for deep Q-networks (DQN) compared to the experiments without forecasts. We hypothesize that multiple predictors, despite their imperfections, convey useful information regarding the future development of electricity prices through a "majority vote" principle, enabling the DRL agent to learn more profitable control policies.
• Abstract（参考訳）: エネルギー仲裁は、電力会社にとって最も利益の出る収入源の1つであり、異なる価格で電気を購入して販売することで収益を生み出す。 電力価格の固有の不確実性のため、これらの収益を予測することは困難である。 近年, 深部強化学習 (DRL) が有望なツールとして登場し, 大量の歴史的データをトレーニングすることで不確実性に対処できるようになっている。 しかし、将来の電気価格にアクセスできなければ、DRLエージェントは現在観測されている価格にしか反応せず、電池の発送計画も学べない。 そこで本研究では,DRLと深層学習からの時系列予測手法を組み合わせることにより,エネルギー仲裁の性能向上を図る。 カナダ・アルバータ州の価格データを用いたケーススタディを行い、不規則な価格スパイクと極めて非定常な価格変動を特徴とする。 このデータは、畳み込み層、リカレント層、アテンションモジュールからなる最先端のディープラーニングモデルがデプロイされたとしても、予測が難しい。 以上の結果から, DRL対応電池制御によるエネルギー仲裁は, これらの不完全な予測に依然として大きな効果があるが, 水平方向の予測器が組み合わさった場合にのみ有効であることがわかった。 次の24時間ウィンドウの複数の予測をまとめると、予測のない実験に比べて、深いQ-networks(DQN)の報酬は60%増加した。 我々は,不完全にもかかわらず,複数の予測器が,電力価格の将来的な発展に関する有用な情報を「大量投票」の原則で伝達し,DRLエージェントがより利益率の高い制御政策を学べると仮定する。

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