論文の概要: The Economic Dispatch of Power-to-Gas Systems with Deep Reinforcement Learning:Tackling the Challenge of Delayed Rewards with Long-Term Energy Storage
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.06484v1
- Date: Fri, 06 Jun 2025 19:20:08 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-06-10 16:33:10.292086
- Title: The Economic Dispatch of Power-to-Gas Systems with Deep Reinforcement Learning:Tackling the Challenge of Delayed Rewards with Long-Term Energy Storage
- Title（参考訳）: 深層強化学習によるパワー・ツー・ガスシステムの経済展開:長期エネルギー貯蔵による遅延リワードの課題への取り組み
- Authors: Manuel Sage, Khalil Al Handawi, Yaoyao Fiona Zhao,
- Abstract要約: P2G(Power-to-Gas)技術は、風力や太陽などの断続的な再生可能エネルギーを電力網に統合することを可能にした。
これらのシステムの最もコスト効率のよい運用を決定することは、再生可能エネルギーの揮発性の性質、電力価格、負荷のために複雑である。
本研究では, 深層強化学習がP2Gシステムの経済活動にどのように適用できるかを, 徹底的に検討し, 新たな手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.781147009075454
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Power-to-Gas (P2G) technologies gain recognition for enabling the integration of intermittent renewables, such as wind and solar, into electricity grids. However, determining the most cost-effective operation of these systems is complex due to the volatile nature of renewable energy, electricity prices, and loads. Additionally, P2G systems are less efficient in converting and storing energy compared to battery energy storage systems (BESs), and the benefits of converting electricity into gas are not immediately apparent. Deep Reinforcement Learning (DRL) has shown promise in managing the operation of energy systems amidst these uncertainties. Yet, DRL techniques face difficulties with the delayed reward characteristic of P2G system operation. Previous research has mostly focused on short-term studies that look at the energy conversion process, neglecting the long-term storage capabilities of P2G. This study presents a new method by thoroughly examining how DRL can be applied to the economic operation of P2G systems, in combination with BESs and gas turbines, over extended periods. Through three progressively more complex case studies, we assess the performance of DRL algorithms, specifically Deep Q-Networks and Proximal Policy Optimization, and introduce modifications to enhance their effectiveness. These modifications include integrating forecasts, implementing penalties on the reward function, and applying strategic cost calculations, all aimed at addressing the issue of delayed rewards. Our findings indicate that while DRL initially struggles with the complex decision-making required for P2G system operation, the adjustments we propose significantly improve its capability to devise cost-effective operation strategies, thereby unlocking the potential for long-term energy storage in P2G technologies.
- Abstract（参考訳）: P2G(Power-to-Gas)技術は、風力や太陽などの断続的な再生可能エネルギーを電力網に統合することを可能にした。
しかし、再生可能エネルギーの揮発性性質、電力価格、負荷により、これらのシステムの最もコスト効率の良い運転を決定することは複雑である。
加えて、P2Gシステムは電池エネルギー貯蔵システム(BES)に比べてエネルギーの変換と貯蔵の効率が低く、電気をガスに変換する利点はすぐには明らかではない。
深層強化学習(DRL)は、これらの不確実性の中でエネルギーシステムの運用を管理することを約束している。
しかし,DRL法はP2Gシステムの動作遅延特性により困難に直面している。
これまでの研究は主に、P2Gの長期貯蔵能力を無視して、エネルギー変換過程を研究する短期的な研究に重点を置いてきた。
本研究は,BESとガスタービンを併用したP2Gシステムの経済活動にDRLをどのように適用できるかを,長期にわたって徹底的に検討することによる新しい手法を提案する。
より複雑な3つのケーススタディを通じて、DRLアルゴリズム、特にDeep Q-Networks と Proximal Policy Optimization の性能を評価し、それらの効果を高めるための修正を導入する。
これらの修正には、予測の統合、報酬関数に対する罰則の実施、遅延報酬の問題への対処を目的とした戦略的コスト計算の適用が含まれる。
この結果から,DRLはP2Gシステムの運用に必要な複雑な意思決定に苦慮する一方で,コスト効率の高い運用戦略を考案する能力を大幅に向上し,P2G技術における長期エネルギー貯蔵の可能性を高めることが示唆された。
関連論文リスト
- Joint Resource Management for Energy-efficient UAV-assisted SWIPT-MEC: A Deep Reinforcement Learning Approach [50.52139512096988]
6G Internet of Things (IoT)ネットワークは、地上インフラストラクチャが利用できない遠隔地や災害シナリオにおいて、課題に直面している。
本稿では、指向性アンテナにより強化された新しい無人航空機(UAV)支援コンピューティングシステムを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-05-06T06:46:19Z) - The Energy Loss Phenomenon in RLHF: A New Perspective on Mitigating Reward Hacking [72.45765726160151]
この研究は、人間からのフィードバックからの強化学習におけるエネルギー損失現象と、そのハッキング報酬への関連を識別する。
報酬計算において最終層におけるエネルギー損失の増加をペナルティ化し,過大なエネルギー損失を防止するEnergy Los-Aware PPOアルゴリズム(EPPO)を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-01-31T18:10:53Z) - Learning a local trading strategy: deep reinforcement learning for grid-scale renewable energy integration [0.0]
本稿では,太陽エネルギーを併用したグリッドスケール電池の運用における強化学習の活用について検討する。
その結果、RLは近似的最適(非因果的)演算の61%(最大96%)を達成できた。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-23T02:55:38Z) - Deep Reinforcement Learning for Community Battery Scheduling under
Uncertainties of Load, PV Generation, and Energy Prices [5.694872363688119]
本稿では,不確実性が存在する場合に,コミュニティバッテリーシステムのスケジューリングを行うための深層強化学習(RL)戦略を提案する。
コミュニティバッテリーは、ローカルPVエネルギーの統合、ピーク負荷の低減、および調停のためのエネルギー価格変動の活用において、多用途の役割を担っている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-04T13:45:17Z) - Optimal Economic Gas Turbine Dispatch with Deep Reinforcement Learning [4.059196561157555]
カナダアルバータ州のケーススタディにおいて,GTディスパッチ問題に対する3つの一般的なDRLアルゴリズムを実装した。
テストされたアルゴリズムとベースライン手法の中で、Deep Q-Networks (DQN) が最も高い報酬を得た。
本稿では,運用時間とサイクルに基づいて,GTの運用とメンテナンスのコストを動的に割り当てる手法を提案し,実装する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-28T22:42:51Z) - Combating Uncertainties in Wind and Distributed PV Energy Sources Using
Integrated Reinforcement Learning and Time-Series Forecasting [2.774390661064003]
再生可能エネルギーの予測不能は 電力供給会社や電力会社に 課題をもたらします
i)Long-Short Term Memory (LSTM) ソリューションを用いた時系列予測と,(ii)Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG)アルゴリズムを用いたマルチエージェント強化学習による分散動的意思決定フレームワークの確立という,スマートグリッドにおける再生可能エネルギーの不確実性に対処する新たなフレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-02-27T19:12:50Z) - Optimal Planning of Hybrid Energy Storage Systems using Curtailed
Renewable Energy through Deep Reinforcement Learning [0.0]
エネルギー貯蔵システム(ESS)を計画するためのポリシーに基づくアルゴリズムを用いた高度な深層強化学習手法を提案する。
定量的性能比較の結果、DRLエージェントはシナリオベース最適化(SO)アルゴリズムよりも優れていた。
その結果、DRLエージェントは人間の専門家が行うように学習し、提案手法の信頼性が示唆された。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-12-12T02:24:50Z) - Distributed Energy Management and Demand Response in Smart Grids: A
Multi-Agent Deep Reinforcement Learning Framework [53.97223237572147]
本稿では、自律制御と再生可能エネルギー資源のスマート電力グリッドシステムへの統合のための多エージェント深層強化学習(DRL)フレームワークを提案する。
特に,提案フレームワークは,住宅利用者に対する需要応答 (DR) と分散エネルギー管理 (DEM) を共同で検討している。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-11-29T01:18:58Z) - Deep Reinforcement Learning Based Multidimensional Resource Management
for Energy Harvesting Cognitive NOMA Communications [64.1076645382049]
エネルギー収穫(EH)、認知無線(CR)、非直交多重アクセス(NOMA)の組み合わせはエネルギー効率を向上させるための有望な解決策である。
本稿では,決定論的CR-NOMA IoTシステムにおけるスペクトル,エネルギー,時間資源管理について検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-09-17T08:55:48Z) - Multi-Agent Meta-Reinforcement Learning for Self-Powered and Sustainable
Edge Computing Systems [87.4519172058185]
エッジコンピューティング機能を有するセルフパワー無線ネットワークの効率的なエネルギー分配機構について検討した。
定式化問題を解くために,新しいマルチエージェントメタ強化学習(MAMRL)フレームワークを提案する。
実験の結果、提案されたMAMRLモデルは、再生不可能なエネルギー使用量を最大11%削減し、エネルギーコストを22.4%削減できることが示された。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-02-20T04:58:07Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。