論文の概要: Control of Renewable Energy Communities using AI and Real-World Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.17321v1
• Date: Thu, 22 May 2025 22:20:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-26 18:08:33.714916
• Title: Control of Renewable Energy Communities using AI and Real-World Data
• Title（参考訳）: AIと実世界データを用いた再生可能エネルギーコミュニティの制御
• Authors: Tiago Fonseca, Clarisse Sousa, Ricardo Venâncio, Pedro Pires, Ricardo Severino, Paulo Rodrigues, Pedro Paiva, Luis Lino Ferreira,
• Abstract要約: 本稿では,これらの複雑さを明示的に扱えるよう設計したフレームワークを導入し,シミュレーションと現実のギャップを埋める。 それは、MADDベースのマルチエージェント制御戦略であるEnergAIzeを取り入れ、現実世界のデータ収集、システム統合、ユーザー行動モデリングに関連する課題に特に対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The electrification of transportation and the increased adoption of decentralized renewable energy generation have added complexity to managing Renewable Energy Communities (RECs). Integrating Electric Vehicle (EV) charging with building energy systems like heating, ventilation, air conditioning (HVAC), photovoltaic (PV) generation, and battery storage presents significant opportunities but also practical challenges. Reinforcement learning (RL), particularly MultiAgent Deep Deterministic Policy Gradient (MADDPG) algorithms, have shown promising results in simulation, outperforming heuristic control strategies. However, translating these successes into real-world deployments faces substantial challenges, including incomplete and noisy data, integration of heterogeneous subsystems, synchronization issues, unpredictable occupant behavior, and missing critical EV state-of-charge (SoC) information. This paper introduces a framework designed explicitly to handle these complexities and bridge the simulation to-reality gap. The framework incorporates EnergAIze, a MADDPG-based multi-agent control strategy, and specifically addresses challenges related to real-world data collection, system integration, and user behavior modeling. Preliminary results collected from a real-world operational REC with four residential buildings demonstrate the practical feasibility of our approach, achieving an average 9% reduction in daily peak demand and a 5% decrease in energy costs through optimized load scheduling and EV charging behaviors. These outcomes underscore the framework's effectiveness, advancing the practical deployment of intelligent energy management solutions in RECs.
• Abstract（参考訳）: 輸送の電化と分散型再生可能エネルギー発電の導入の増加により、再生可能エネルギー共同体(REC)の管理に複雑さが加わった。 電気自動車(EV)充電と、暖房、換気、空調(HVAC)、太陽光発電(PV)発電、蓄電池などの建築エネルギーシステムを統合することは、大きなチャンスであり、実用上の課題でもある。 強化学習(Reinforcement Learning, RL)、特にMultiAgent Deep Deterministic Policy Gradient(MADDPG)アルゴリズムは、シミュレーションにおいて有望な結果を示し、ヒューリスティック制御戦略より優れている。 しかし、これらの成功を現実のデプロイメントに翻訳することは、不完全でノイズの多いデータ、不均一なサブシステムの統合、同期問題、予測不能な占有行動、重要なEV状態(SoC)情報不足など、重大な課題に直面します。 本稿では,これらの複雑さを明示的に扱えるよう設計したフレームワークを導入し,シミュレーションから現実へのギャップを埋める。 このフレームワークには、MADDPGベースのマルチエージェント制御戦略であるEnergAIzeが組み込まれており、現実世界のデータ収集、システム統合、ユーザー行動モデリングに関する課題に特に対処している。 4つの住宅を有する実世界の実運用型RECから収集した予備的な結果は, 日々のピーク需要を平均9%削減し, 負荷スケジューリングとEV充電の最適化によりエネルギーコストを5%削減し, このアプローチの実現可能性を示している。 これらの結果は、RECにおけるインテリジェントなエネルギー管理ソリューションの実践的展開を推進し、フレームワークの有効性を浮き彫りにしている。

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