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Comparing Traditional and Reinforcement-Learning Methods for Energy Storage Control

Created by
  • Haebom

저자

Elinor Ginzburg, Itay Segev, Yoash Levron, Sarah Keren

개요

본 논문은 에너지 저장 관리에 대한 전통적인 방법과 강화 학습(RL) 방법 간의 절충점을 이해하고자 한다. 단순화된 마이크로그리드 모델(부하, 태양광 발전, 저장 장치 포함)을 기반으로, 이상적인 저장 장치(볼록 비용 함수), 손실이 있는 저장 장치, 손실이 있는 저장 장치와 볼록 전송 손실을 포함하는 세 가지 사용 사례를 점증적으로 복잡하게 하여 비교 분석한다. 전통적인 방법과 RL 방법의 성능을 비교하고 각 방법의 사용이 유리한 설정을 논의하며, 미래 연구 방향을 제시한다. 특히, 특정 사례에 대한 최적 제어 정책을 찾기 위해 전통적인 방법 대신 생성적 RL 정책을 사용할 때 발생하는 성능 저하를 분석한다.

시사점, 한계점

시사점: 에너지 저장 관리 분야에서 전통적 방법과 RL 방법의 성능 비교를 통해 각 방법의 적용 가능성과 한계를 명확히 제시함. RL 방법의 원리적이고 체계적인 사용을 촉진하는 데 기여. 향후 연구 방향 제시.
한계점: 단순화된 마이크로그리드 모델 사용으로 실제 시스템의 복잡성을 완전히 반영하지 못할 수 있음. 사용 사례의 제한된 범위. 더욱 다양하고 복잡한 시스템에 대한 추가 연구 필요.
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