Framework de Aprendizado por Reforço para Arbitragem de Energia

O aumento das fontes de energia renovável abriu novas oportunidades para gerenciar custos de energia. Um jeito de aproveitar isso é através do arbitragem de energia, que é a prática de comprar energia a preços baixos e vender a preços mais altos. Isso é especialmente relevante, já que a geração de energia renovável pode variar dependendo das condições climáticas. No entanto, usar esse método vem com desafios, já que o tempo dos preços de energia pode mudar rapidamente.

O Aprendizado por Reforço (RL) é um método que pode ajudar a tomar decisões nesse ambiente complexo. Ele permite que um modelo de computador aprenda com sua experiência, muito parecido com como os humanos aprendem com suas próprias ações. Apesar do seu potencial, o RL não é frequentemente usado em aplicações do mundo real. Isso se deve principalmente ao fato de que as estratégias que ele aprende podem, às vezes, levar a ações inseguras, especialmente quando enfrentam situações desconhecidas.

Este artigo apresenta um novo framework que usa RL para desenvolver estratégias de arbitragem de energia seguras e eficazes. A ideia é primeiro fazer um agente (um programa de computador) aprender a maximizar os lucros através do comércio de energia. Depois disso, refinamos a estratégia aprendida para garantir que ela siga regras seguras e lógicas que façam sentido para os operadores humanos.

#O Desafio da Arbitragem de Energia

À medida que os países buscam reduzir sua pegada de carbono, integrar mais energia renovável à rede está se tornando um objetivo comum. No entanto, uma desvantagem dessa mudança é a inconsistência no fornecimento de energia, levando a desalinhamentos entre a geração e o consumo de energia. Isso pode criar desafios para os gerentes de energia que precisam manter a rede elétrica equilibrada.

Os gerentes de energia, conhecidos como partes responsáveis pelo equilíbrio (BRPs), devem agir para manter o equilíbrio, respondendo às mudanças nos preços de energia e tomando decisões rápidas. O mecanismo de liquidação de desequilíbrio penaliza os BRPs por se desviarem demais de seu uso planejado de energia, proporcionando uma oportunidade para a arbitragem de energia.

A arbitragem de energia envolve tomar decisões rápidas para aproveitar as flutuações de preços no mercado de energia. No entanto, essa área é complexa devido à precificação imprevisível e requer decisões que precisam ser feitas quase em tempo real. Métodos anteriores frequentemente se baseavam em técnicas tradicionais de otimização, mas enfrentavam dificuldades em capturar com precisão a natureza volátil dos preços de energia.

#Aprendizado por Reforço como Solução

O aprendizado por reforço oferece uma abordagem diferente. Em vez de exigir um modelo detalhado do ambiente, o RL permite que um agente aprenda estratégias ótimas através da interação com o ambiente. O agente toma decisões com base no estado atual, recebe recompensas (ou penalidades) com base em suas ações e ajusta sua estratégia de acordo.

O benefício do RL no contexto da arbitragem de energia é sua capacidade de se adaptar às condições em mudança e encontrar estratégias que maximizem os lucros sem precisar de um modelo pré-determinado. No entanto, implementar o RL na vida real tem sido um desafio devido à imprevisibilidade dos resultados e ao potencial para ações inseguras.

Uma questão-chave é que as estratégias aprendidas podem funcionar bem em situações familiares, mas têm dificuldades quando enfrentam novos cenários. Essa imprevisibilidade pode levar a ações inesperadas, o que pode ser arriscado em aplicações do mundo real. Abordar essas preocupações de segurança enquanto preserva os benefícios do RL é essencial para sua aplicação bem-sucedida na arbitragem de energia.

#Framework de Controle Proposto

Para enfrentar esses desafios, propomos um framework que combina as forças do aprendizado por reforço com medidas de segurança. O framework consiste em duas etapas principais.

#Etapa 1: Treinamento do Agente

Inicialmente, o agente é treinado para maximizar o lucro por meio da participação efetiva na arbitragem de energia dentro do sistema de liquidação de desequilíbrio. Durante essa fase, o agente interage com o mercado de energia, aprendendo continuamente e refinando sua estratégia com base em diferentes cenários de preços.

O processo de treinamento envolve simular o mercado de energia usando dados históricos de preços. O agente aprende a reconhecer padrões na precificação e tomar decisões que levam a resultados lucrativos. Esse processo de aprendizado é crucial para que o agente desenvolva uma compreensão sólida de como navegar pelo mercado de energia.

#Etapa 2: Correção de Política

Uma vez que o agente foi treinado, a próxima etapa é a correção de política. Isso envolve refinar a estratégia aprendida para garantir que ela esteja alinhada com a compreensão humana e as diretrizes de segurança. Isso é feito através de um método chamado destilação de conhecimento, onde a estratégia do agente é ajustada para incorporar restrições intuitivas para humanos.

A intuição humana sugere que, quando os preços estão muito baixos, o agente deve carregar a bateria, enquanto em preços muito altos, deve descarregar a bateria. O processo de correção garante que a política aprendida reflita essas regras simples, facilitando para os operadores usarem e entenderem.

Essa correção de política visa abordar potenciais comportamentos erráticos na política aprendida. Ao introduzir essas restrições, o agente pode operar de forma mais confiável e reduzir a probabilidade de tomar decisões que possam ser prejudiciais ou contraproducentes.

#Implementação e Testes

O framework proposto foi testado usando dados de preços recentes do mercado de energia da Bélgica. O objetivo era avaliar o quão bem o agente RL se saiu em termos de lucratividade comparado a um controlador baseado em regras tradicional.

#Resultados da Simulação

Na fase de simulação, a lucratividade do agente RL com a etapa de correção de política foi substancialmente maior do que a do controlador baseado em regras. Os resultados mostraram que o agente RL conseguiu tomar decisões mais inteligentes em resposta às mudanças de preço, levando a um desempenho geral melhor.

Durante as simulações, ficou claro que a capacidade do agente de se adaptar a diferentes condições de mercado fez uma diferença significativa em sua lucratividade. A etapa de correção de política aprimorou ainda mais o desempenho do agente, garantindo que suas estratégias estivessem alinhadas com ações seguras e lógicas.

#Resultados Experimentais

Para validar o framework em condições do mundo real, ele foi implementado em um sistema de bateria físico. Essa configuração permitiu testar o desempenho do agente em cenários ao vivo, respondendo a mudanças de preços em tempo real.

Embora os resultados experimentais tenham sido um pouco inferiores aos alcançados nas simulações, eles ainda demonstraram a eficácia do framework. As principais razões para a redução do desempenho incluíram atrasos na execução das ações e os desafios inerentes ao funcionamento de um sistema de bateria físico.

Apesar desses desafios, os testes no mundo real confirmaram que o framework proposto poderia se adaptar às condições de mercado e fornecer estratégias de arbitragem de energia eficazes. A capacidade do framework de ajustar políticas aprendidas para segurança e interpretabilidade destaca seu valor prático para os gerentes de energia.

#Conclusão

O framework de controle baseado em RL proposto oferece uma solução promissora para a arbitragem de energia no mecanismo de liquidação de desequilíbrio. Ao combinar aprendizado por reforço com uma etapa de correção de política, o framework aborda tanto as preocupações de desempenho quanto de segurança, tornando-o adequado para aplicações do mundo real.

À medida que mais fontes de energia renovável são integradas à rede, ferramentas que ajudam a gerenciar o comércio de energia de forma eficiente e segura se tornarão cada vez mais importantes. O framework desenvolvido nesta pesquisa oferece um caminho para alcançar esses objetivos, tornando a arbitragem de energia mais acessível a vários stakeholders, enquanto garante operações seguras.

Pesquisas futuras se concentrarão em aprimorar ainda mais o framework, incluindo o desenvolvimento de métodos de aprendizado online para ajustes em tempo real e a introdução de restrições adicionais para atender a diferentes preferências dos usuários. O objetivo final é criar um sistema flexível e robusto que possa se adaptar à natureza dinâmica dos mercados de energia, priorizando segurança e eficiência.