Learning a local trading strategy: deep reinforcement learning for grid-scale renewable energy integration

📄 arXiv: 2411.15422v1 📥 PDF

作者: Caleb Ju, Constance Crozier

分类: cs.LG, cs.AI, eess.SY, math.OC

发布日期: 2024-11-23

备注: Accepted to HICSS58

💡 一句话要点

提出基于深度强化学习的局部交易策略，用于电网级可再生能源整合

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

关键词: 深度强化学习 电网级电池 可再生能源整合 局部交易策略 智能电网

📋 核心要点

  1. 可再生能源发电的波动性给电网平衡带来挑战，需要有效的储能策略。
  2. 利用深度强化学习为电网级电池设计局部交易策略，优化电池的充放电行为。
  3. 实验表明，该方法性能接近理论最优，优于传统控制方法，并能有效平抑功率波动。

📝 摘要（中文）

可变可再生能源发电增加了平衡电力供需的挑战。与发电设施共址的电网级电池可以帮助缓解这种不匹配。本文探讨了使用强化学习（RL）来运行与太阳能发电共址的电网级电池。结果表明，强化学习平均实现了近似理论最优（非因果）运行的61%（最高可达96%），优于先进的控制方法。研究结果表明，当未来信号难以预测时，强化学习可能是首选。此外，与更简单的基于规则的控制相比，强化学习具有两个显著优势：（1）太阳能更有效地转移到高需求时期，以及（2）不同位置的电池调度多样性增加，减少了许多类似动作叠加可能造成的斜坡问题。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决可再生能源发电并网带来的电力供需平衡问题，特别是太阳能发电的间歇性和波动性。现有方法，如基于规则的控制策略，难以适应复杂多变的市场环境，无法充分利用储能系统的潜力，导致能源浪费和电网不稳定。

核心思路：论文的核心思路是利用深度强化学习（DRL）训练一个智能体，使其能够根据实时的电网状态和市场价格，自主学习最优的电池充放电策略。通过与环境的交互，智能体不断优化其决策，从而实现更高效的能源利用和电网稳定性。

技术框架：整体框架包含以下几个主要模块：(1) 环境模型：模拟电网的运行状态，包括太阳能发电量、电力需求、市场价格等。(2) 智能体：基于深度神经网络，接收环境状态作为输入，输出电池的充放电动作。(3) 奖励函数：根据智能体的动作和环境状态，计算奖励值，用于指导智能体的学习。(4) 强化学习算法：使用如Q-learning或Actor-Critic等算法，更新智能体的策略。

关键创新：该论文的关键创新在于将深度强化学习应用于电网级电池的局部交易策略。与传统的控制方法相比，DRL能够更好地适应环境变化，学习到更复杂的策略，从而实现更高的能源利用效率和电网稳定性。此外，该方法能够增加电池调度多样性，减少潜在的功率斜坡问题。

关键设计：论文中可能涉及的关键设计包括：(1) 状态空间的设计：需要包含足够的环境信息，如发电量、需求量、价格等。(2) 动作空间的设计：定义电池的充放电动作，可以是离散的或连续的。(3) 奖励函数的设计：需要能够反映能源利用效率、电网稳定性等目标。(4) 神经网络结构的设计：选择合适的网络结构，如卷积神经网络或循环神经网络，以提取状态特征并预测最优动作。(5) 强化学习算法的选择和参数调整：选择合适的算法，并调整学习率、折扣因子等参数，以保证学习的稳定性和收敛性。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，基于深度强化学习的局部交易策略平均实现了近似理论最优（非因果）运行的61%，最高可达96%。该方法优于传统的控制方法，能够更有效地将太阳能转移到高需求时期，并增加电池调度的多样性，减少潜在的功率斜坡问题。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能电网、微电网等领域，优化储能系统的运行策略，提高可再生能源的利用率，降低电网运行成本，并增强电网的稳定性。通过智能化的电池调度，可以更好地应对可再生能源发电的波动性，促进能源转型和可持续发展。

📄 摘要（原文）

Variable renewable generation increases the challenge of balancing power supply and demand. Grid-scale batteries co-located with generation can help mitigate this misalignment. This paper explores the use of reinforcement learning (RL) for operating grid-scale batteries co-located with solar power. Our results show RL achieves an average of 61% (and up to 96%) of the approximate theoretical optimal (non-causal) operation, outperforming advanced control methods on average. Our findings suggest RL may be preferred when future signals are hard to predict. Moreover, RL has two significant advantages compared to simpler rules-based control: (1) that solar energy is more effectively shifted towards high demand periods, and (2) increased diversity of battery dispatch across different locations, reducing potential ramping issues caused by super-position of many similar actions.