深層強化学習を用いた家庭用蓄電池のエネルギーマネジメントシステムのアルゴリズム比較

カテゴリ: 部門大会

論文No: 227

グループ名: 【B】令和4年電気学会電力・エネルギー部門大会

発行日: 2022/08/26

タイトル(英語): Comparison of Algorithms for Energy Management Systemsfor Household Storage Batteries Using Deep Reinforcement Learning

著者名: 森口大雅（東京理科大学），片山昇（東京理科大学）

著者名(英語): Moriguchi Taiga (Tokyo University of Science), Katayama Noboru (Tokyo University of Science)

キーワード: 深層強化学習|HEMS|Deep Reinforcement Learning|HEMS

要約(日本語): 太陽光発電は将来の最も重要なエネルギー源の一つに位置付けられ, 蓄電池を組み合わせることで，安定した電力供給が可能となり，電力売買をすることで経済的メリットも得られる。しかし，既存システムでは，経済性，蓄電池の保守運用などの目標を同時に達成することが難しい。そこで先行研究では，複数の目標の同時達成を実現した。一方この先行研究では，アルゴリズムにはPPOのみを用いて行っており，様々なアルゴリズムがある中で，他のアルゴリズムとの性能比較を行った例はない。そこで本研究では，複数のアルゴリズムを比較した。結果，PPO2 で学習を行うことで, 蓄電池の保守運 用と高い経済性を考慮しながら制御することができると結 論付けた。

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