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マルチエージェント深層強化学習を用いたポジティブエネルギーディストリクトのエネルギー自律性向上

Improving energy autonomy of positive energy districts using multi-agent deep reinforcement learning (原題)

Šribar, Jernej, Mohorcic, Mihael, Čampa, Andrej

Zenodoプレプリント2026-07-20#AI×ESGOrigin: EU経営インパクト: コスト削減対象セクター: cross_sector
DOI: 10.5281/zenodo.21455717
原典: https://zenodo.org/records/21455717
📄 PDF

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本論文は、V2G対応EVと共有ESSを協調制御するマルチエージェント深層強化学習フレームワークCoMAD V2Gを提案。実データに基づくシミュレーションで検証し、外部系統依存を削減し、自家消費を最大化。最大25%の電気代削減を達成し、プライバシー保護と拡張性を両立した持続可能なエネルギー管理戦略を示す。

English

This paper proposes CoMAD V2G, a multi-agent deep reinforcement learning framework for coordinated management of V2G-enabled EVs and shared energy storage in Positive Energy Districts. Validated with real-world datasets, it reduces grid reliance, increases local renewable utilization, and lowers household electricity costs by up to 25%, offering a scalable and privacy-preserving solution for smart energy management.

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

📝 gxceed 編集解説 — Why this matters

日本のGX文脈において

日本では、ポジティブエネルギーディストリクト（PED）やスマートコミュニティの実現に向けて、再エネとEVの統合制御が重要課題。本手法はプライバシー保護と経済性を両立し、日本のVPP構想や地域エネルギー自律化に示唆を与える。

In the global GX context

Globally, Positive Energy Districts are central to the EU's energy transition. This work provides a scalable, privacy-preserving MARL solution for integrating V2G and storage, reducing grid dependence and costs. Relevant to ISSB's energy transition and TCFD's climate risk management for utilities.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Novel multi-agent RL framework for V2G and storage coordination in PEDs with real-world validation, advancing scalable energy management.

🏢実務担当者:Demonstrates up to 25% cost savings and improved self-consumption, applicable to district energy operators or microgrid managers.

🏛政策担当者:Supports policies for V2G integration and district-level energy autonomy, aligning with EU PED framework and similar initiatives.

📄 抄録（日本語訳）

本論文は、Positive Energy Districts（PEDs）のエネルギー自立性を向上させるために設計された、新規のマルチエージェント深層強化学習（MARL）フレームワークであるCoMAD V2Gを提示する。本フレームワークは、V2G（Vehicle-to-Grid）対応電気自動車と共有エネルギー貯蔵システム（ESS）の協調管理を通じて、変動する再生可能エネルギー発電、動的な電力価格、電気自動車の可変的な利用可能性によって生じる課題に対処しつつ、非侵襲的な制御によりユーザーの快適性を維持する。 本フレームワークは、現実的なシミュレーション環境において、家庭の電力消費、太陽光発電、EVの移動パターン、市場電力価格を網羅する実世界データセットを用いて検証される。その性能は、従来の充電戦略および代替の強化学習アプローチとベンチマーク比較され、複数のシナリオにわたって優れたエネルギー管理を示す。 結果は、CoMAD V2Gが外部グリッドへの依存を低減しつつ、地域で生成された再生可能エネルギーの有効利用を高めることにより、コミュニティのエネルギー自立性を大幅に向上させることを示す。提案ソリューションはまた、家庭の電力コストを最大25%削減し、将来のPositive Energy Districtsにおけるインテリジェントなエネルギー管理のための、スケーラブルでプライバシーを保護し、経済的に持続可能な戦略を提供する。

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

📄 Abstract（原文）

This paper presents CoMAD V2G , a novel multi-agent deep reinforcement learning (MARL) framework designed to improve the energy autonomy of Positive Energy Districts (PEDs) through the coordinated management of Vehicle-to-Grid (V2G)-enabled electric vehicles and a shared Energy Storage System (ESS). The proposed approach addresses the challenges posed by fluctuating renewable energy generation, dynamic electricity prices and the variable availability of electric vehicles while preserving user comfort through non-intrusive control. The framework is validated using real-world datasets covering household electricity consumption, photovoltaic generation, EV mobility patterns and market electricity prices within a realistic simulation environment. Its performance is benchmarked against conventional charging strategies and an alternative reinforcement learning approach, demonstrating superior energy management across multiple scenarios. Results show that CoMAD V2G substantially improves community energy autonomy by reducing reliance on the external grid while increasing the effective use of locally generated renewable energy. The proposed solution also lowers household electricity costs by up to 25%, providing a scalable, privacy-preserving and economically sustainable strategy for intelligent energy management in future Positive Energy Districts.

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

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gxceed は公開メタデータに基づく研究支援データセットです。要約・翻訳・解説は AI 支援で生成されています。 最終的な解釈・検証は利用者が原典資料に基づいて行うことを前提とします。