主催: 一般社団法人 人工知能学会
会議名: 2019年度人工知能学会全国大会(第33回)
回次: 33
開催地: 新潟県新潟市 朱鷺メッセ
開催日: 2019/06/04 - 2019/06/07
マルチキャリアエネルギーハブは、エネルギー管理システムの柔軟性を高めました。その一方で、エネルギーハブのエネルギー管理における異なるエネルギーキャリアの相互影響により、より困難になります。エネルギー管理の目的では、数学的最適化ツールが使用されますが、リアルタイムの最適化は最適な管理に挑戦します。一方、エネルギーの需要と供給は非常に変わりやすいため、最適化の目的は異なる場合があります。リアルタイム管理のために、環境の変化と多目的オプションのAIが目的とされています。この作業では、マルチキャリアエネルギーハブ最適化の操作は、ディープ決定論的ポリシーグラジエント(DDPG)アルゴリズムを含むマルチエージェントAIアルゴリズムを実行することによって解決されています。研究マルチエージェントシミュレーション結果は、AIエージェントがエネルギーハブコストを最適化するために需要と供給の間のバランス、貯蔵剤の適切な充放電を管理できることを示した。また、AIを使用した価格決定方法についても説明します。これは、市場の需要と供給管理の目的に適しています。