論文の概要: Diffusion-Modeled Reinforcement Learning for Carbon and Risk-Aware Microgrid Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.16867v1
• Date: Tue, 22 Jul 2025 03:27:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-24 22:33:14.700573
• Title: Diffusion-Modeled Reinforcement Learning for Carbon and Risk-Aware Microgrid Optimization
• Title（参考訳）: 炭素・リスクを考慮したマイクログリッド最適化のための拡散モデル強化学習
• Authors: Yunyi Zhao, Wei Zhang, Cheng Xiang, Hongyang Du, Dusit Niyato, Shuhua Gao,
• Abstract要約: DiffCarl(ディフカール)は、マルチマイクログリッドシステムのインテリジェントな操作のための、拡散モデルによる炭素およびリスクを考慮した強化学習アルゴリズムである。 従来のアルゴリズムと最先端のDRLソリューションを2.3-30.1%削減した。 また、炭素を意識しない変種よりも28.7%低い炭素排出量を達成し、性能の変動を減少させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.70916202664808
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper introduces DiffCarl, a diffusion-modeled carbon- and risk-aware reinforcement learning algorithm for intelligent operation of multi-microgrid systems. With the growing integration of renewables and increasing system complexity, microgrid communities face significant challenges in real-time energy scheduling and optimization under uncertainty. DiffCarl integrates a diffusion model into a deep reinforcement learning (DRL) framework to enable adaptive energy scheduling under uncertainty and explicitly account for carbon emissions and operational risk. By learning action distributions through a denoising generation process, DiffCarl enhances DRL policy expressiveness and enables carbon- and risk-aware scheduling in dynamic and uncertain microgrid environments. Extensive experimental studies demonstrate that it outperforms classic algorithms and state-of-the-art DRL solutions, with 2.3-30.1% lower operational cost. It also achieves 28.7% lower carbon emissions than those of its carbon-unaware variant and reduces performance variability. These results highlight DiffCarl as a practical and forward-looking solution. Its flexible design allows efficient adaptation to different system configurations and objectives to support real-world deployment in evolving energy systems.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,多マイクログリッドシステムのインテリジェント操作のための拡散モデル炭素・リスク対応強化学習アルゴリズムであるDiffCarlを紹介する。 再生可能エネルギーの統合とシステムの複雑さの増大により、マイクログリッドコミュニティは、不確実性の下でのリアルタイムエネルギースケジューリングと最適化において重大な課題に直面している。 DiffCarlは拡散モデルを深層強化学習(DRL)フレームワークに統合し、不確実性の下で適応的なエネルギースケジューリングを可能にし、二酸化炭素排出量と運用リスクを明確に考慮する。 デノナイジング生成プロセスを通じて行動分布を学習することにより、DiffCarlはDRLポリシーの表現性を高め、動的かつ不確実なマイクログリッド環境で炭素とリスクを意識したスケジューリングを可能にする。 大規模な実験では、2.3-30.1%のコストで古典的なアルゴリズムと最先端のDRLソリューションを上回っている。 また、炭素を意識しない変種よりも28.7%低い炭素排出量を達成し、性能の変動を減少させる。 これらの結果は、実用的で先進的なソリューションとしてDiffCarlを強調している。 そのフレキシブルな設計は、進化するエネルギーシステムにおける現実世界の展開をサポートするために、異なるシステム構成と目的に効率的な適応を可能にする。

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