Multi-Agent Deep Reinforcement Learning for Multi Objective Battery Management in Dairy Farms

📄 arXiv: 2607.06489v1 📥 PDF

作者: Marcos Eduardo Cruz Victorio, Karl Mason

分类: cs.AI

发布日期: 2026-07-07

备注: 8 pages, 2 figures

💡 一句话要点

提出多智能体深度强化学习以优化奶牛场电池管理

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 多智能体学习 深度强化学习 电池管理 可再生能源 乳制品行业 优化控制 差分进化

📋 核心要点

  1. 核心问题：现有的分布式发电控制方法主要集中在住宅和商业领域，缺乏针对乳制品行业的有效解决方案。
  2. 方法要点：本文提出的控制系统结合了差分进化和多智能体深度强化学习，分层设计以实现电池管理的优化。
  3. 实验或效果：仿真结果显示，该系统能将能源套利利润提高18%，并有效增加分布式发电的使用，符合电网标准。

📝 摘要（中文）

爱尔兰的乳制品行业在可再生能源整合和减少碳排放方面具有巨大潜力。然而，现有的分布式发电控制研究主要集中在住宅和商业应用。为有效整合可再生能源，本文提出了一种基于差分进化和多智能体深度强化学习的多目标优化控制系统。该控制系统分为两层：上层使用动态定价，下层基于多智能体强化学习进行电池管理。通过对农村配电电路的电气响应进行仿真，结果表明该控制框架能将能源套利利润提高至18%，并在不显著增加成本的情况下增加分布式发电的使用，同时符合爱尔兰电网的电压变化标准。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决乳制品行业在可再生能源整合中的电池管理问题。现有方法缺乏针对特定行业的优化策略，导致资源利用效率低下。

核心思路：提出的解决方案通过多智能体深度强化学习和差分进化相结合，动态调整电池管理策略，以适应电力市场的变化。这样的设计能够更灵活地应对不同的电力需求和价格波动。

技术框架：整体架构分为两层：上层为动态定价模块，负责实时监控电力市场价格；下层为多智能体强化学习模块，负责电池的智能管理和调度。

关键创新：最重要的创新在于将多智能体强化学习应用于电池管理，能够通过智能体之间的协作优化整体系统性能，与传统的基于规则的方法相比，具有更高的适应性和效率。

关键设计：在设计中，采用了适应性损失函数以优化电池充放电策略，网络结构则基于深度Q网络（DQN），并通过多智能体的协作机制提升学习效率。具体参数设置和训练过程在实验中进行了详细调优。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，提出的控制框架相比于基于规则的模型，能够将能源套利利润提高至18%。此外，该系统在增加分布式发电使用的同时，未显著增加成本，并符合爱尔兰电网的电压变化标准，展现出良好的实用性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括乳制品行业的电池管理、可再生能源的整合以及智能电网的优化。通过提高电池管理的效率，能够有效降低运营成本，促进可再生能源的使用，具有重要的实际价值和社会影响。

📄 摘要（原文）

The dairy industry in Ireland has a large potential for the integration of renewable energy and the reduction of carbon emissions. However, researchers of distributed generation control are mainly focused on residential and commercial applications. To contribute to the effective integration of renewable energy in the dairy sector, this paper presents a multi-objective optimisation control system based on differential evolution and multi agent Deep Reinforcement Learning. The proposed control is organised in two layers: the upper layer uses dynamic pricing, and the lower layer is based on multi-agent reinforcement learning for battery management. This paper also simulates the electrical response of the proposed control system in a rural distribution circuit. The simulation results show that the proposed control framework can improve profits from energy arbitrage up to 18% compared to using Rule-based models, increase the use of distributed generation without significantly increasing cost, and comply with the Irish grid code in terms of voltage variation.