論文の概要: Algorithmic Control Improves Residential Building Energy and EV Management when PV Capacity is High but Battery Capacity is Low

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.20377v1
• Date: Mon, 26 May 2025 15:19:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-28 17:05:58.217005
• Title: Algorithmic Control Improves Residential Building Energy and EV Management when PV Capacity is High but Battery Capacity is Low
• Title（参考訳）: PV容量が高いがバッテリ容量が低い場合のアルゴリズム制御による住宅エネルギーとEV管理の改善
• Authors: Lennart Ullner, Alona Zharova, Felix Creutzig,
• Abstract要約: ドイツ語圏における固定レート電気料金に関する90世帯の実世界データについて検討した。 頻繁なEV充電トランザクション、初期のEV接続、およびPV余剰は最適化の可能性を高めている。 バッテリー容量が比較的低い場合、DRLによるアルゴリズム制御は、関連するマージンによってエネルギー管理とコスト削減を改善する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Efficient energy management in prosumer households is key to alleviating grid stress in an energy transition marked by electric vehicles (EV), renewable energies and battery storage. However, it is unclear how households optimize prosumer EV charging. Here we study real-world data from 90 households on fixed-rate electricity tariffs in German-speaking countries to investigate the potential of Deep Reinforcement Learning (DRL) and other control approaches (Rule-Based, Model Predictive Control) to manage the dynamic and uncertain environment of Home Energy Management (HEM) and optimize household charging patterns. The DRL agent efficiently aligns charging of EV and battery storage with photovoltaic (PV) surplus. We find that frequent EV charging transactions, early EV connections and PV surplus increase optimization potential. A detailed analysis of nine households (1 hour resolution, 1 year) demonstrates that high battery capacity facilitates self optimization; in this case further algorithmic control shows little value. In cases with relatively low battery capacity, algorithmic control with DRL improves energy management and cost savings by a relevant margin. This result is further corroborated by our simulation of a synthetic household. We conclude that prosumer households with optimization potential would profit from DRL, thus benefiting also the full electricity system and its decarbonization.
• Abstract（参考訳）: 電気自動車(EV)、再生可能エネルギー、蓄電池によって特徴付けられるエネルギー遷移において、電力負荷を軽減するために、プロシューマー家庭における効率的なエネルギー管理が鍵となる。 しかし、家庭用のEV充電がどのように最適化されているのかは不明だ。 ここでは、ドイツ語を話す国における固定レート電気料金に関する90世帯の実態データを調査し、深層強化学習(DRL)や他の制御手法(ルールベース、モデル予測制御)の可能性を調査し、家庭エネルギー管理(HEM)の動的で不確実な環境を管理し、家庭の充電パターンを最適化する。 DRLエージェントは、EVと蓄電池の充電を太陽光発電(PV)余剰量で効率よく調整する。 頻繁なEV充電トランザクション、初期のEV接続、およびPV余剰は最適化の可能性を高めている。 9世帯の詳細な分析(1時間分解能、1年)では、高いバッテリー容量が自己最適化を促進することが示されている。 バッテリー容量が比較的低い場合、DRLによるアルゴリズム制御は、関連するマージンによってエネルギー管理とコスト削減を改善する。 この結果は, 合成世帯のシミュレーションによってさらに裏付けられている。 最適化可能性のあるプロシューマー世帯はDRLから利益を得るので、全電力システムと脱炭の恩恵を受けることができると結論付けた。

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