MAHTM: A Multi-Agent Framework for Hierarchical Transactive Microgrids

要約

変動する再生可能エネルギーを送電網に統合することは、エネルギーの可用性、コストの手頃さ、および汚染制御性の間で最適なトレードオフを達成するという点でシステム運用者に課題をもたらしています。
この論文では、マイクログリッドにおけるエネルギー取引を管理するためのマルチエージェント強化学習フレームワークを提案します。
このフレームワークは上記の課題に対処し、すべての利害関係者に利益をもたらしながら二酸化炭素排出量を最小限に抑え、利用可能なリソースの使用を最適化することを目指しています。
提案されたアーキテクチャは 3 つのエージェント層で構成され、それぞれが異なる目的を追求します。
最初の層はプロシューマーと消費者で構成され、総エネルギーコストを最小限に抑えます。
他の 2 つのレイヤーは、再生可能エネルギーと従来型エネルギーの両方の消費と生産のバランスをとりながら、炭素への影響を削減するためにエネルギー価格を制御します。
この枠組みでは、エネルギー需要と供給の変動も考慮されています。

要約(オリジナル)

Integrating variable renewable energy into the grid has posed challenges to system operators in achieving optimal trade-offs among energy availability, cost affordability, and pollution controllability. This paper proposes a multi-agent reinforcement learning framework for managing energy transactions in microgrids. The framework addresses the challenges above: it seeks to optimize the usage of available resources by minimizing the carbon footprint while benefiting all stakeholders. The proposed architecture consists of three layers of agents, each pursuing different objectives. The first layer, comprised of prosumers and consumers, minimizes the total energy cost. The other two layers control the energy price to decrease the carbon impact while balancing the consumption and production of both renewable and conventional energy. This framework also takes into account fluctuations in energy demand and supply.

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