論文の概要: Forecast Aware Deep Reinforcement Learning for Efficient Electricity Load Scheduling in Dairy Farms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.08052v1
• Date: Mon, 12 Jan 2026 22:41:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-14 18:27:18.973622
• Title: Forecast Aware Deep Reinforcement Learning for Efficient Electricity Load Scheduling in Dairy Farms
• Title（参考訳）: 農作物の効率的な電力負荷スケジューリングのための深層強化学習の予測
• Authors: Nawazish Alia, Rachael Shawb, Karl Mason,
• Abstract要約: 本研究では,牧場における効率的な負荷スケジューリングのためのDeep Reinforcement Learningフレームワークを提案する。 提案したForecast Aware PPOは、時間・月ごとの残留校正による需要・再生の短期予測を取り入れている。 バッテリーのスケジューリングにおいて、PPOはグリッドの輸入を13.1%削減し、現代の乳製品農業における持続可能なエネルギー管理のスケーラビリティと効率性を実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.299941371793082
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Dairy farming is an energy intensive sector that relies heavily on grid electricity. With increasing renewable energy integration, sustainable energy management has become essential for reducing grid dependence and supporting the United Nations Sustainable Development Goal 7 on affordable and clean energy. However, the intermittent nature of renewables poses challenges in balancing supply and demand in real time. Intelligent load scheduling is therefore crucial to minimize operational costs while maintaining reliability. Reinforcement Learning has shown promise in improving energy efficiency and reducing costs. However, most RL-based scheduling methods assume complete knowledge of future prices or generation, which is unrealistic in dynamic environments. Moreover, standard PPO variants rely on fixed clipping or KL divergence thresholds, often leading to unstable training under variable tariffs. To address these challenges, this study proposes a Deep Reinforcement Learning framework for efficient load scheduling in dairy farms, focusing on battery storage and water heating under realistic operational constraints. The proposed Forecast Aware PPO incorporates short term forecasts of demand and renewable generation using hour of day and month based residual calibration, while the PID KL PPO variant employs a proportional integral derivative controller to regulate KL divergence for stable policy updates adaptively. Trained on real world dairy farm data, the method achieves up to 1% lower electricity cost than PPO, 4.8% than DQN, and 1.5% than SAC. For battery scheduling, PPO reduces grid imports by 13.1%, demonstrating scalability and effectiveness for sustainable energy management in modern dairy farming.
• Abstract（参考訳）: 乳牛農業は電力網に大きく依存するエネルギー集約型産業である。 再生可能エネルギーの統合の増大に伴い、持続可能なエネルギー管理はグリッド依存の低減と国連持続可能な開発目標7を安価でクリーンなエネルギーで支援するために欠かせないものとなっている。 しかし、再生可能エネルギーの断続的な性質は、供給と需要をリアルタイムでバランスさせることに困難をもたらす。 したがって、信頼性を維持しながら運用コストを最小限に抑えるためには、インテリジェントな負荷スケジューリングが不可欠である。 強化学習はエネルギー効率の向上とコスト削減を約束している。 しかしながら、ほとんどのRLベースのスケジューリング手法は、動的環境において非現実的な将来の価格や世代についての完全な知識を前提としている。 さらに、標準的なPPOの変種は固定クリッピングやKL分散しきい値に依存しており、しばしば可変関税の下で不安定な訓練につながる。 これらの課題に対処するため,本研究では,現実的な運用制約下での蓄電池と水温に着目した,牧場における効率的な負荷スケジューリングのためのDeep Reinforcement Learningフレームワークを提案する。 提案したForecast Aware PPOは、時間・月毎の残留校正による需要・再生の短期予測を取り入れ、PID KL PPOは、安定なポリシー更新のためにKL分散を適応的に制御するために比例積分微分制御を用いる。 実世界の乳牛のデータに基づいて訓練されたこの方法は、PPOよりも1%低い電力コスト、DQNより4.8%、SACより1.5%低い電力コストを達成する。 バッテリーのスケジューリングにおいて、PPOはグリッドの輸入を13.1%削減し、現代の乳製品農業における持続可能なエネルギー管理のスケーラビリティと効率性を実証した。

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