万能な需求反應ツール

多様な用途に対応可能な需求反應ツールを利用して、業務の効率化と柔軟性を実現しましょう。

需求反應

  • 建物のエネルギー管理、マイクログリッド制御、需要応答戦略の最適化のためのオープンソースの強化学習環境。
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    CityLearnとは?
    CityLearnは、強化学習を用いたエネルギー管理研究のためのモジュール式シミュレーションプラットフォームです。ユーザーは、多ゾーン建物クラスター、HVACシステム、貯蔵ユニット、再生可能エネルギー源を定義し、需要応答イベントに対してRLエージェントを訓練できます。環境は温度、負荷プロファイル、エネルギー価格などの状態観測を提供し、アクションは設定点や貯蔵運用を制御します。柔軟な報酬APIは、コスト削減や排出削減などのカスタムメトリクスを可能にし、ロギングユーティリティは性能分析をサポートします。CityLearnは、ベンチマーク、カリキュラム学習、新しい制御戦略の開発に理想的な再現性のある研究フレームワークです。
    CityLearn コア機能
    • 設定可能な多ゾーン建物とマイクログリッドのシミュレーション
    • 需要応答イベントのモデリング
    • カスタマイズ可能な報酬関数API
    • ベースラインエージェントの実装
    • 詳細なロギングと分析ツール
    • シナリオとデータセット管理
    CityLearn 長所と短所

    短所

    主にトレーニングとシミュレーションに焦点を当てており、実際のロボットハードウェアとの統合が展開に必要な場合があります。
    現実的なナビゲーションポリシーを訓練するための高品質なデータセットの利用可能性に依存しています。
    価格情報や商用サポート情報は利用できません。

    長所

    極端な環境変化がある大規模な都市規模の実世界環境でのトレーニングを可能にします。
    サンプル効率の良い学習のためのコンパクトな二重モーダル画像表現を利用し、生の画像処理方法に比べてトレーニング時間を大幅に短縮します。
    昼夜や季節の移行を通じた一般化をサポートし、ナビゲーションポリシーの堅牢性を向上させます。
    公開コードとデータセットを備えたオープンソースです。
  • JADEを使用した仮想発電所における需要反応調整のエージェントベースのシミュレーションフレームワーク。
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    JADE-DR-VPPとは?
    JADE-DR-VPPは、仮想発電所(VPP)の需要反応(DR)を実現するマルチエージェントシステムを実装したオープンソースのJavaフレームワークです。各エージェントは、JADEメッセージングを通じて通信する柔軟な負荷または発電ユニットを表します。システムは、DRイベントの調整、負荷調整のスケジューリング、リソースの集約を行い、グリッドシグナルに対応します。ユーザーはエージェントの挙動を設定し、大規模なシミュレーションを実行し、エネルギーマネジメント戦略のパフォーマンス指標を分析できます。
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