要約
タイトル: 風力発電のカット削減とエネルギーアービトラージのための最適エネルギー貯蔵スケジューリング:深層強化学習アプローチ
要約:
– 風力エネルギーは気候変動に対抗する手段として急速に人気を集めていますが、風力発電の変動性はシステムの信頼性を損ない、風力発電事業者に重大な経済的損失を引き起こす可能性があります。
– 備蓄用途としての電池エネルギー貯蔵システム(BESS)は、風力カットの緩和のための解決策の1つですが、BESSの補助的役割は経済的な実現可能性を著しく弱める可能性があります。
– この論文は、BESSの風力カット削減とエネルギーアービトラージのための共同入札を提案してこの問題に対処します。
– バッテリーと風力発電を合わせた売り手の市場参加を分離することで、共同入札フレームワークを開発しました。
– エネルギー価格や風力発電の確率性のために共同入札の最適化は課題です。そのため、深層強化学習を活用して、スポット市場からの総収益を最大化すると同時に、風力カットの削減とエネルギーアービトラージを実施するBESSの潜在能力を引き出します。
– 現実的な風力発電所のデータを使用して提案された戦略を検証し、共同入札戦略が風力カットに対応し、最適化ベンチマークよりも高い収益を生み出すことを示しました。
– シミュレーションでは、カットされた風力発電がBESSを充電する効果的な電力ソースになることがわかり、追加の収益を生むことができます。
要約(オリジナル)
Wind energy has been rapidly gaining popularity as a means for combating climate change. However, the variable nature of wind generation can undermine system reliability and lead to wind curtailment, causing substantial economic losses to wind power producers. Battery energy storage systems (BESS) that serve as onsite backup sources are among the solutions to mitigate wind curtailment. However, such an auxiliary role of the BESS might severely weaken its economic viability. This paper addresses the issue by proposing joint wind curtailment reduction and energy arbitrage for the BESS. We decouple the market participation of the co-located wind-battery system and develop a joint-bidding framework for the wind farm and BESS. It is challenging to optimize the joint-bidding because of the stochasticity of energy prices and wind generation. Therefore, we leverage deep reinforcement learning to maximize the overall revenue from the spot market while unlocking the BESS’s potential in concurrently reducing wind curtailment and conducting energy arbitrage. We validate the proposed strategy using realistic wind farm data and demonstrate that our joint-bidding strategy responds better to wind curtailment and generates higher revenues than the optimization-based benchmark. Our simulations also reveal that the extra wind generation used to be curtailed can be an effective power source to charge the BESS, resulting in additional financial returns.
arxiv情報
著者 | Jinhao Li,Changlong Wang,Hao Wang |
発行日 | 2023-04-05 06:02:58+00:00 |
arxivサイト | arxiv_id(pdf) |
提供元, 利用サービス
arxiv.jp, OpenAI