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Innovative fuzzy reinforcement learning based energy management for smart homes through optimization of renewable energy resources with starfish optimization algorithm

スマートホームのための革新的ファジィ強化学習ベースのエネルギー管理：スターフィッシュ最適化アルゴリズムによる再生可能エネルギー資源の最適化 (AI 翻訳)

Mohammad Mahdi Kordian Hamedani, Alireza Jahangiri, R. Mehri, A. Shamim

Scientific Reports📚 査読済 / ジャーナル2026-02-26#再生可能エネルギー
DOI: 10.1038/s41598-026-40247-6
原典: https://doi.org/10.1038/s41598-026-40247-6

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本研究では、ハイブリッド再生可能エネルギーシステム（HRES）の電力フロー最適化のため、ファジィ強化学習とスターフィッシュ最適化アルゴリズム（SFOA）を用いたエネルギー管理システム（Fuzzy-EMS）を提案する。太陽光、風力、蓄電池、電気自動車を統合し、固定・リアルタイム・前日価格モデルで35.2%、23.8%、26.43%のコスト削減を達成。さらにディーゼル比較で二酸化炭素排出量を11.87-18.7%削減し、再生可能エネルギー利用率を最大70%向上させる。

English

Proposes fuzzy reinforcement learning based energy management system (Fuzzy-EMS) optimized by Starfish Optimization Algorithm (SFOA) for hybrid renewable energy systems (HRES) including PV, wind, batteries, and EVs. Achieves cost reductions of 35.2-26.43% under various pricing models and reduces carbon emissions by 11.87-18.7% compared to diesel, with up to 70% renewable utilization. Simulated in MATLAB over 20 years.

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

日本では再生可能エネルギーの導入拡大とスマートホームの普及が進んでおり、本論文のファジィ強化学習を用いたHEMS最適化手法は、日本の住宅用エネルギー管理システムの効率化に示唆を与える。特に電気自動車の活用やリアルタイム価格対応は、日本の電力市場改革とも関連する。

In the global GX context

This paper contributes to global GX by proposing an adaptive energy management system for HRES that combines fuzzy logic, reinforcement learning, and starfish optimization. It demonstrates significant cost and carbon emission reductions, relevant for residential sector decarbonization worldwide. The multi-objective framework balancing cost and renewable utilization aligns with net-zero goals.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Researchers in smart grid and energy optimization can adopt the fuzzy reinforcement learning framework and SFOA for further HEMS studies.

🏢実務担当者:Home energy management system developers can apply the proposed algorithm to reduce operational costs and carbon footprint in real-world deployments.

🏛政策担当者:Policymakers can reference the demonstrated cost-effectiveness of renewables plus storage when designing incentives for smart home technologies.

📄 抄録（日本語訳）

人口増加と経済発展は世界のエネルギー消費を増加させ、ピーク負荷の管理と家庭用エネルギー管理システム（HEMS）のコスト削減をより困難にしている。これにより、持続可能性と経済効率を向上させるために再生可能資源を組み込んだ、スマートで柔軟なソリューションへの需要が生じている。ハイブリッド再生可能エネルギーシステム（HRES）における電力潮流を最適化するために、本研究は、強化学習で改良され、Starfish Optimization Algorithm（SFOA）を用いて最適化されたファジィ論理ベースのエネルギー管理システム（Fuzzy-EMS）を提案する。これには、太陽光発電（PV）、風力タービン（WT）、バッテリー貯蔵システム（BSS）、および電気自動車（EV）が組み込まれている。三角型メンバーシップ関数と81のルールを持つ高木–菅野ファジィ強化学習モデルを用いた再生可能エネルギー発電と負荷需要における不確実性の適応的処理、上流グリッドとのリアルタイムエネルギー取引、およびコスト最小化と再生可能エネルギー利用最大化のバランスを取る多目的フレームワークが、主な貢献の一部である。固定価格、リアルタイム価格（RTP）、および前日価格（DAP）モデルにおけるそれぞれ35.2%、23.8%、および26.43%のコスト削減は、MATLABシミュレーションが既知の手法を上回る例である。さらに、本システムは、ハイブリッドシナリオにおいて運用コストと炭素排出量を11.87～18.7%削減し、再生可能エネルギーの利用を最大70%増加させることでディーゼルベースのシステムを上回り、その結果、20年間にわたる正味現在価値（NPC）は269,246ドル、均等化発電原価（LCOE）は0.281ドルとなる。

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）

Population growth and economic development have increased the world’s energy consumption, making it more difficult to manage peak loads and lower the cost of home energy management systems (HEMS). This has led to a need for smart, flexible solutions that incorporate renewable resources to improve sustainability and economic efficiency. To optimize power flow in a hybrid renewable energy system (HRES), this study suggests a fuzzy logic-based energy management system (Fuzzy-EMS) that is improved with reinforcement learning and optimized using the Starfish Optimization Algorithm (SFOA). It incorporates solar photovoltaic (PV), wind turbines (WT), battery storage systems (BSS), and electric vehicles (EVs). Adaptive handling of uncertainties in renewable generation and load demand using a Takagi–Sugeno fuzzy reinforcement learning model with triangular membership functions and 81 rules, real-time energy trading with the upstream grid, and a multi-objective framework that balances cost minimization and renewable utilization maximization are among the main contributions. Cost reductions of 35.2%, 23.8%, and 26.43% under fixed pricing, real-time pricing (RTP), and day-ahead pricing (DAP) models, respectively, are examples of how MATLAB simulations outperform well-known techniques. Furthermore, the system outperforms diesel-based systems by lowering operating costs and carbon emissions by 11.87–18.7% and increasing the use of renewable energy by up to 70% in hybrid scenarios, resulting in a net present cost (NPC) of $269,246 and a levelized cost of electricity (LCOE) of $0.281 over a 20-year period.

🔗 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。