Deep Reinforcement Learning for Wind and Energy Storage Coordination in Wholesale Energy and Ancillary Service Markets

要約

気候変動を緩和するために風力エネルギーの導入が進んでいます。
しかし、風力エネルギーの変動により風力抑制が生じ、風力発電所の所有者に多大な経済的損失をもたらします。
風力抑制は、オンサイトのバックアップ電源としてバッテリーエネルギー貯蔵システム (BESS) を使用することで軽減できます。
しかし、この補助的な役割は、エネルギー取引における BESS の経済的可能性を大幅に弱める可能性があります。
理想的な BESS スケジュールは、現場での風力抑制削減と市場入札のバランスをとる必要がありますが、調整の複雑さと、エネルギー価格と風力発電の確率的性質により、実際の実装は困難です。
私たちは、スポット市場および規制周波数制御補助サービス市場における、同じ場所に設置された風力発電システムの共同市場入札戦略を調査します。
私たちは、システムの市場参加を施設ごとに 2 つの関連するマルコフ決定プロセスに分離する、新しい深層強化学習ベースのアプローチを提案します。これにより、BESS が現場の風力抑制を吸収しながら、共同市場入札を実行して全体の運営収益を最大化できるようになります。
現実的な風力発電所のデータを使用して、調整された入札戦略を検証し、約 25% の収益増加と 2.3 倍の風力抑制削減という点で、最適化ベースのベンチマークを上回る成果が得られました。
私たちの結果は、共同市場入札により、各市場に個別に参加する場合と比較して、風力発電システムの財務パフォーマンスを大幅に向上させることができることを示しています。
シミュレーションでは、BESS を充電するための電源として風力発電の削減を使用すると、さらなる経済的利益が得られる可能性があることも示しています。
私たちのアルゴリズムの実装が成功すれば、発電資産とストレージ資産のコロケーションが促進され、より広範なシステムの利点が得られるでしょう。

要約(オリジナル)

Wind energy has been increasingly adopted to mitigate climate change. However, the variability of wind energy causes wind curtailment, resulting in considerable economic losses for wind farm owners. Wind curtailment can be reduced using battery energy storage systems (BESS) as onsite backup sources. Yet, this auxiliary role may significantly weaken the economic potential of BESS in energy trading. Ideal BESS scheduling should balance onsite wind curtailment reduction and market bidding, but practical implementation is challenging due to coordination complexity and the stochastic nature of energy prices and wind generation. We investigate the joint-market bidding strategy of a co-located wind-battery system in the spot and Regulation Frequency Control Ancillary Service markets. We propose a novel deep reinforcement learning-based approach that decouples the system’s market participation into two related Markov decision processes for each facility, enabling the BESS to absorb onsite wind curtailment while performing joint-market bidding to maximize overall operational revenues. Using realistic wind farm data, we validated the coordinated bidding strategy, with outcomes surpassing the optimization-based benchmark in terms of higher revenue by approximately 25\% and more wind curtailment reduction by 2.3 times. Our results show that joint-market bidding can significantly improve the financial performance of wind-battery systems compared to participating in each market separately. Simulations also show that using curtailed wind generation as a power source for charging the BESS can lead to additional financial gains. The successful implementation of our algorithm would encourage co-location of generation and storage assets to unlock wider system benefits.

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