建筑能源管理强化学习竞赛解析

某中心赞助建筑能源管理竞赛

建筑物贡献了全球30%的温室气体排放。与此同时，建筑物正通过为电网提供效益而在电力系统中扮演更积极的角色。因此，建筑物是帮助应对气候变化的一个尚未开发的机遇。

家庭电池等储能设备可以通过转移建筑物的能源使用时间来降低电网峰值负荷。太阳能光伏发电可以减少对电网的整体需求，同时降低排放。然而，必须同时在许多建筑物中精心管理所有这些资源，才能释放其全部能源潜力并降低业主成本。

CityLearn挑战赛2022

由智能环境实验室和AICrowd组织、某中心提供计算资源的CityLearn挑战赛2022，重点关注家庭电池存储和光伏（PV）带来的机遇。参赛者将开发强化学习智能体来控制建筑物的电池充放电，并设计奖励函数以最小化从电网获取电力的货币成本和二氧化碳排放。获奖者将在NeurIPS 2022上公布。

在挑战赛的多智能体场景中，智能体可以共享数据以共同优化能源管理。

该挑战赛利用CityLearn——一个用于分布式能源资源管理和需求响应的开发环境。挑战赛使用来自加利福尼亚州丰塔纳Sierra Crest住宅开发区17栋独户建筑的一年运营电力需求和光伏发电数据，这些数据由非营利研究组织EPRI在其为美国能源效率经济委员会撰写的论文《零净能源社区的电网整合》中研究过。

技术方案

挑战赛参与者可以开发单智能体或多智能体策略及奖励函数。单智能体设置意味着使用一个策略控制所有建筑电池，而多智能体设置意味着每个建筑的电池使用独特策略控制。然而，在多智能体场景中，允许智能体共享其观测信息。

为确保居住者舒适度始终得到保障，建筑物的电力负载不会改变。但是，智能体必须学习何时直接使用现场太阳能电池板的电力、何时充电/放电电池，以及何时依赖电网。如果依赖电网，它们应该学会在电力便宜和/或提供低碳电力时使用。

竞赛安排

比赛于7月18日开始，10月31日结束。前三名团队将获得现金奖励、学生差旅补助以及合著研究论文的机会。NeurIPS将于11月28日至12月9日在新奥尔良举行；竞赛环节将以虚拟方式进行。
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