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저자정보
권경빈 (RaonFriends) 박종영 (Korea Railroad Research Institute) 정호성 (Korea Railroad Research Institute) 홍수민 (RaonFriends) 허재행 (RaonFriends)
저널정보
대한전기학회 전기학회논문지 전기학회논문지 제72권 제11호
발행연도
2023.11
수록면
1,586 - 1,592 (7page)
DOI
10.5370/KIEE.2023.72.11.1586

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In this paper, we design a framework of the energy storage system (ESS) controller in virtual power plant (VPP) that maximize the profit. We consider the VPP that includes photovoltaics, wind turbines and demand along with ESSs and describe the environment based on Markov decision process (MDP). To find the best policy for ESS charging and discharging control, we implement a deep Q-network (DQN) method that trains a neural network which estimates Q-function values for each possible discrete actions. In the numerical test utilizing real-world data of Namgwangju Station, ERCOT and US government, we train the DQN and demonstrate that the proposed algorithm converges. Through the test with the trained policy, we showcase that the policy functions effectively in the scenario with uncertainty from renewable generations and load, as it responds adaptively to electricity prices.
#Deep Q-Network #Markov Decision Process #Energy Storage System #Reinforcement Learning #Virtual Power Plant

목차

Abstract
1. 서론
2. 가상발전소 모델링
3. 마르코브 결정과정 모델링
4. Deep Q-Network 기반 강화학습
5. 사례연구
6. 결론
References

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