Decentralized coordination of distributed energy resources through local energy markets and deep reinforcement learning
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Notice bibliographique
Résumé
As the energy landscape evolves towards sustainability, the accelerating integration of distributed energy resources poses challenges to the operability and reliability of the electricity grid. One significant aspect of this issue is the notable increase in net load variability at the grid edge. Transactive energy, implemented through local energy markets, has recently garnered attention as a promising solution to address the grid challenges in the form of decentralized, indirect demand response on a community level. Model-free control approaches, such as deep reinforcement learning (DRL), show promise for the decentralized automation of participation within this context. Existing studies at the intersection of transactive energy and model-free control primarily focus on socioeconomic and self-consumption metrics, overlooking the crucial goal of reducing community-level net load variability. This study addresses this gap by training a set of deep reinforcement learning agents to automate end-user participation in an economy-driven, autonomous local energy market (ALEX). In this setting, agents do not share information and only prioritize individual bill optimization. The study unveils a clear correlation between bill reduction and reduced net load variability. The impact on net load variability is assessed over various time horizons using metrics such as ramping rate, daily and monthly load factor, as well as daily average and total peak export and import on an open-source dataset. To examine the performance of the proposed DRL method, its agents are benchmarked against a near-optimal dynamic programming method, using a no-control scenario as the baseline. The dynamic programming benchmark reduces average daily import, export, and peak demand by 22.05%, 83.92%, and 24.09%, respectively. The RL agents demonstrate comparable or superior performance, with improvements of 21.93%, 84.46%, and 27.02% on these metrics. This demonstrates that DRL can be effectively employed for such tasks, as they are inherently scalable with near-optimal performance in decentralized grid management. • Reinforcement learning agents automate user participation in local energy market. • The agents do not share information but prioritize individual bill optimization. • Reduced net load variability of the community emerges as an indirect benefit. • The novel agent-based approach is model-free, near-optimal, flexible, and scalable. • Performance evaluation using open-source data set allows for easy comparison.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle