EnergAIze: Multi Agent Deep Deterministic Policy Gradient for Vehicle to Grid Energy Management

要約

この論文では、再生可能エネルギー源 (RES) と電気自動車 (EV) の役割の増大について調査します。
これらは持続可能なエネルギーの新時代を示唆する一方で、EV導入率が上昇する中で需要と供給のバランスを取り、ピーク消費を平滑化する必要性など、複雑な課題ももたらしています。
これらの課題に対処するには、デマンド レスポンス (DR)、エネルギーの柔軟性管理、再生可能エネルギー コミュニティ (REC)、特に EV 向けには、Vehicle-to-Grid (V2G) などの革新的なソリューションが必要です。
ただし、既存の V2G アプローチでは、現実世界への適応性、他の柔軟な資産を使用したグローバルな REC の最適化、拡張性、およびユーザー エンゲージメントの点で不十分なことがよくあります。
このギャップを埋めるために、このホワイト ペーパーでは、マルチ エージェントの深い決定的ポリシー勾配 (MADDPG) アルゴリズムを活用した、マルチ エージェント強化学習 (MARL) エネルギー管理フレームワークである EnergAIze を紹介します。
EnergAIze は、各プロシューマーがさまざまな個人管理目標から選択できるようにすることで、ユーザー中心の多目的エネルギー管理を可能にし、エンゲージメントを促進します。
さらに、分散型コンピューティングを通じてデータの保護と所有権を設計し、各消費者はエネルギー管理最適化ノードを自分の住居に直接設置できます。
ローカル ノードは、ローカルのエネルギー資産を管理するだけでなく、REC 全体の最適化も促進します。
EnergAIze の有効性は、CityLearn シミュレーション フレームワークを使用したケーススタディを通じて評価されました。
これらのシミュレーションは、REC およびその他のエネルギー資産内での V2G テクノロジーの実装における EnergAIze の熟練度を実証するのに役立ちました。
結果は、個々の消費者目標に合わせて最適化しながら、REC レベルでのピーク負荷、ランピング、炭素排出量、電気コストの削減を示しています。

要約(オリジナル)

This paper investigates the increasing roles of Renewable Energy Sources (RES) and Electric Vehicles (EVs). While indicating a new era of sustainable energy, these also introduce complex challenges, including the need to balance supply and demand and smooth peak consumptions amidst rising EV adoption rates. Addressing these challenges requires innovative solutions such as Demand Response (DR), energy flexibility management, Renewable Energy Communities (RECs), and more specifically for EVs, Vehicle-to-Grid (V2G). However, existing V2G approaches often fall short in real-world adaptability, global REC optimization with other flexible assets, scalability, and user engagement. To bridge this gap, this paper introduces EnergAIze, a Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL) energy management framework, leveraging the Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient (MADDPG) algorithm. EnergAIze enables user-centric and multi-objective energy management by allowing each prosumer to select from a range of personal management objectives, thus encouraging engagement. Additionally, it architects’ data protection and ownership through decentralized computing, where each prosumer can situate an energy management optimization node directly at their own dwelling. The local node not only manages local energy assets but also fosters REC wide optimization. The efficacy of EnergAIze was evaluated through case studies employing the CityLearn simulation framework. These simulations were instrumental in demonstrating EnergAIze’s adeptness at implementing V2G technology within a REC and other energy assets. The results show reduction in peak loads, ramping, carbon emissions, and electricity costs at the REC level while optimizing for individual prosumers objectives.

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