AI in Energy Digital Twining: A Reinforcement Learning-based Adaptive Digital Twin Model for Green Cities

📄 arXiv: 2401.16449v1 📥 PDF

作者: Lal Verda Cakir, Kubra Duran, Craig Thomson, Matthew Broadbent, Berk Canberk

分类: cs.LG

发布日期: 2024-01-28

DOI: 10.1109/ICC51166.2024.10622773

💡 一句话要点

提出基于强化学习的自适应数字双胞胎模型以解决智能城市动态性问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: 数字双胞胎 强化学习 智能城市 时空图 能源优化 绿色城市 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有数字双胞胎建模技术无法应对智能城市环境的动态性，导致数据捕获不及时，建模不准确。
  2. 本文提出了一种基于强化学习的自适应双胞胎机制（RL-AT），利用深度Q网络（DQN）来优化数据捕获和建模过程。
  3. 实验结果表明，时空图在图数据库中实现了55%的查询性能提升，同时降低了20%的开销和25%的能耗。

📝 摘要（中文）

数字双胞胎（DT）在实现可持续和高效的智能城市解决方案中变得至关重要。然而，现有的DT建模技术无法支持这些智能城市环境的动态性，主要由于传统方法缺乏及时的数据捕获，导致建模不准确和资源及能耗挑战。为填补这一空白，本文探索了时空图，并提出了基于强化学习的自适应双胞胎机制（RL-AT），结合深度Q网络（DQN）。研究显示，时空图在使用图数据库时能够提供一致的准确性和55%的查询性能提升。此外，模型实现了及时数据捕获，降低了20%的开销和25%的能耗。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有数字双胞胎建模技术无法支持智能城市动态性的问题。传统方法由于缺乏及时的数据捕获，导致建模不准确，资源和能耗高。

核心思路：提出基于强化学习的自适应双胞胎机制（RL-AT），结合深度Q网络（DQN），以实现更高效的数据捕获和建模。通过时空图的应用，增强了模型的动态适应能力。

技术框架：整体架构包括数据捕获模块、时空图构建模块和强化学习训练模块。数据捕获模块负责实时获取环境数据，时空图模块用于建模城市环境，强化学习模块则优化模型的决策过程。

关键创新：最重要的创新在于结合了时空图与强化学习，显著提高了数据捕获的准确性和效率。这一方法与传统静态建模方法有本质区别，能够动态适应环境变化。

关键设计：在模型设计中，采用了深度Q网络作为强化学习的基础，设置了适应性参数以优化学习过程，损失函数设计为均方误差，以确保模型的稳定性和收敛性。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果显示，时空图在图数据库中实现了55%的查询性能提升，同时模型在数据捕获方面表现出20%的开销降低和25%的能耗降低。这些结果表明，RL-AT模型在准确性和资源优化方面具有显著优势。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能城市管理、能源优化和环境监测等。通过实现高效的数据捕获和建模，RL-AT模型能够为城市规划和资源管理提供实时支持，推动绿色城市的建设。未来，该技术有望在更广泛的城市环境中推广应用，提升城市的可持续性和智能化水平。

📄 摘要（原文）

Digital Twins (DT) have become crucial to achieve sustainable and effective smart urban solutions. However, current DT modelling techniques cannot support the dynamicity of these smart city environments. This is caused by the lack of right-time data capturing in traditional approaches, resulting in inaccurate modelling and high resource and energy consumption challenges. To fill this gap, we explore spatiotemporal graphs and propose the Reinforcement Learning-based Adaptive Twining (RL-AT) mechanism with Deep Q Networks (DQN). By doing so, our study contributes to advancing Green Cities and showcases tangible benefits in accuracy, synchronisation, resource optimization, and energy efficiency. As a result, we note the spatiotemporal graphs are able to offer a consistent accuracy and 55% higher querying performance when implemented using graph databases. In addition, our model demonstrates right-time data capturing with 20% lower overhead and 25% lower energy consumption.