論文の概要: Reinforcement learning-based dynamic cleaning scheduling framework for solar energy system
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.07518v1
- Date: Sun, 08 Mar 2026 08:13:36 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-10 15:13:14.708367
- Title: Reinforcement learning-based dynamic cleaning scheduling framework for solar energy system
- Title（参考訳）: 太陽エネルギーシステムのための強化学習に基づく動的クリーニングスケジューリングフレームワーク
- Authors: Heungjo An,
- Abstract要約: 本研究では,乾燥地におけるPVパネルの清掃スケジュールを自律的に最適化するための強化学習に基づくフレームワークを提案する。
天候の不確実性に動的に対応して最大13%のコスト削減を実現する。
この研究は、再生可能エネルギーシステムの保守運用を最適化するRL駆動の自律的意思決定の可能性を強調している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4061135251278187
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Advancing autonomous green technologies in solar photovoltaic (PV) systems is key to improving sustainability and efficiency in renewable energy production. This study presents a reinforcement learning (RL)-based framework to autonomously optimize the cleaning schedules of PV panels in arid regions, where soiling from dust and other airborne particles significantly reduces energy output. By employing advanced RL algorithms, Proximal Policy Optimization (PPO) and Soft Actor-Critic (SAC), the framework dynamically adjusts cleaning intervals based on uncertain environmental conditions. The proposed approach was applied to a case study in Abu Dhabi, UAE, demonstrating that PPO outperformed SAC and traditional simulation optimization (Sim-Opt) methods, achieving up to 13% cost savings by dynamically responding to weather uncertainties. The results highlight the superiority of flexible, autonomous scheduling over fixed-interval methods, particularly in adapting to stochastic environmental dynamics. This aligns with the goals of autonomous green energy production by reducing operational costs and improving the efficiency of solar power generation systems. This work underscores the potential of RL-driven autonomous decision-making to optimize maintenance operations in renewable energy systems. In future research, it is important to enhance the generalization ability of the proposed RL model, while also considering additional factors and constraints to apply it to different regions.
- Abstract（参考訳）: 太陽光発電(PV)システムにおける自律型グリーン技術の発展は、再生可能エネルギー生産の持続可能性と効率を向上させる鍵となる。
本研究では,乾燥地におけるPVパネルの清掃スケジュールを自律的に最適化する強化学習(RL)に基づくフレームワークを提案する。
高度なRLアルゴリズム、PPO(Proximal Policy Optimization)、SAC(Soft Actor-Critic)を用いることで、不確実な環境条件に基づいてクリーニング間隔を動的に調整する。
提案手法をアラブ首長国連邦アブダビのケーススタディに適用し, PPO が SAC と従来のシミュレーション最適化(Sim-Opt)法より優れており, 気象不確実性に動的に対応して最大13%のコスト削減を実現していることを示した。
この結果は、特に確率的環境力学への適応において、固定区間法よりもフレキシブルで自律的なスケジューリングの優位性を強調した。
これは、運用コストを削減し、太陽光発電システムの効率を改善することで、自律的なグリーンエネルギー生産の目標と一致している。
この研究は、再生可能エネルギーシステムの保守運用を最適化するRL駆動の自律的意思決定の可能性を強調している。
今後の研究において、提案するRLモデルの一般化能力を高めるとともに、異なる領域に適用するための追加の要因や制約を検討することが重要である。
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