論文の概要: Deep Reinforcement Learning for Real-Time Green Energy Integration in Data Centers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.21153v1
• Date: Thu, 24 Jul 2025 00:59:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-30 17:08:54.999212
• Title: Deep Reinforcement Learning for Real-Time Green Energy Integration in Data Centers
• Title（参考訳）: データセンターにおけるリアルタイムグリーンエネルギー統合のための深層強化学習
• Authors: Abderaouf Bahi, Amel Ourici,
• Abstract要約: 本稿では,eコマースデータセンターを対象とした,DRL(Deep Reinforcement Learning)最適化エネルギー管理システムの実装について検討する。 提案システムは, 再生可能エネルギー源, エネルギー貯蔵, グリッド電力の統合を動的に管理し, リアルタイムの変動エネルギー利用に適応する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: This paper explores the implementation of a Deep Reinforcement Learning (DRL)-optimized energy management system for e-commerce data centers, aimed at enhancing energy efficiency, cost-effectiveness, and environmental sustainability. The proposed system leverages DRL algorithms to dynamically manage the integration of renewable energy sources, energy storage, and grid power, adapting to fluctuating energy availability in real time. The study demonstrates that the DRL-optimized system achieves a 38\% reduction in energy costs, significantly outperforming traditional Reinforcement Learning (RL) methods (28\%) and heuristic approaches (22\%). Additionally, it maintains a low SLA violation rate of 1.5\%, compared to 3.0\% for RL and 4.8\% for heuristic methods. The DRL-optimized approach also results in an 82\% improvement in energy efficiency, surpassing other methods, and a 45\% reduction in carbon emissions, making it the most environmentally friendly solution. The system's cumulative reward of 950 reflects its superior performance in balancing multiple objectives. Through rigorous testing and ablation studies, the paper validates the effectiveness of the DRL model's architecture and parameters, offering a robust solution for energy management in data centers. The findings highlight the potential of DRL in advancing energy optimization strategies and addressing sustainability challenges.
• Abstract（参考訳）: 本稿では, エネルギー効率, コスト効率, 環境保全性の向上を目的とした, 深層強化学習(DRL)を最適化したEコマースデータセンター向けエネルギー管理システムの実装について検討する。 提案システムはDRLアルゴリズムを利用して再生可能エネルギー源, エネルギー貯蔵, グリッド電力の統合を動的に管理し, リアルタイムの変動エネルギー利用に適応する。 DRL最適化システムはエネルギーコストの38.5%削減を実現し,従来の強化学習法(RL)法(28.%)とヒューリスティックアプローチ(22.%)を大幅に上回った。 加えて、SLA違反率は1.5 %であり、RLは3.0 %、ヒューリスティック法は4.8 %である。 DRLに最適化されたアプローチは、エネルギー効率が82.%向上し、他の手法を上回り、炭素排出量が45.%減少し、環境に優しいソリューションとなった。 950の累積報酬は、複数の目的のバランスをとる際の優れた性能を反映している。 厳密な試験とアブレーション研究を通じて、DRLモデルのアーキテクチャとパラメータの有効性を検証し、データセンターにおけるエネルギー管理のための堅牢なソリューションを提供する。 本研究は,エネルギー最適化戦略の進展と持続可能性問題への取り組みにおけるDRLの可能性を明らかにするものである。

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