論文の概要: A Reinforcement Learning Approach for Optimal Control in Microgrids

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.22995v1
• Date: Sat, 28 Jun 2025 20:10:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-01 21:27:53.66479
• Title: A Reinforcement Learning Approach for Optimal Control in Microgrids
• Title（参考訳）: マイクログリッドにおける最適制御のための強化学習手法
• Authors: Davide Salaorni, Federico Bianchi, Francesco Trovò, Marcello Restelli,
• Abstract要約: マイクログリッドは、エネルギー発生、貯蔵、分散に対する局所的な制御を可能にすることで、有望なソリューションを提供する。 本稿では,マイクログリッドエネルギー管理を最適化するための新しい強化学習手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.122212629962235
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The increasing integration of renewable energy sources (RESs) is transforming traditional power grid networks, which require new approaches for managing decentralized energy production and consumption. Microgrids (MGs) provide a promising solution by enabling localized control over energy generation, storage, and distribution. This paper presents a novel reinforcement learning (RL)-based methodology for optimizing microgrid energy management. Specifically, we propose an RL agent that learns optimal energy trading and storage policies by leveraging historical data on energy production, consumption, and market prices. A digital twin (DT) is used to simulate the energy storage system dynamics, incorporating degradation factors to ensure a realistic emulation of the analysed setting. Our approach is validated through an experimental campaign using real-world data from a power grid located in the Italian territory. The results indicate that the proposed RL-based strategy outperforms rule-based methods and existing RL benchmarks, offering a robust solution for intelligent microgrid management.
• Abstract（参考訳）: 再生可能エネルギー源(RES)の統合の増大は、分散型エネルギー生産と消費を管理する新しいアプローチを必要とする従来の電力網網を変革している。 マイクログリッド(MG)は、エネルギー生成、貯蔵、分散の局所的な制御を可能にすることで、有望なソリューションを提供する。 本稿では,マイクログリッドエネルギー管理を最適化するための新しい強化学習手法を提案する。 具体的には,エネルギー生産・消費・市場価格に関する歴史的データを活用することで,最適エネルギー取引・貯蔵政策を学習するRLエージェントを提案する。 ディジタルツイン(DT)はエネルギー貯蔵システムの力学をシミュレートするために用いられ、分解因子を取り入れて解析された環境の現実的なエミュレーションを確実にする。 提案手法は,イタリア領内の電力網から得られる実世界のデータを用いて,実験的なキャンペーンを通じて検証する。 提案手法はルールベースの手法や既存のRLベンチマークよりも優れており,インテリジェントなマイクログリッド管理のための堅牢なソリューションを提供する。

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