From b6b51a7b613900820dedab8cd05305aecc9c83a1 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Nick Harder Date: Sat, 16 Sep 2023 12:48:38 +0200 Subject: [PATCH 1/9] -added structure -added input files -adjusted parameters -saved the learning strategy as a stand alone file -not tested yet --- assume/strategies/learning_strategies.py | 49 +- workshop/bidding_strategy.py | 524 + .../inputs/learning_scenario_1/config.yml | 43 + .../inputs/learning_scenario_1/demand_df.csv | 35041 ++++++++++++++++ .../learning_scenario_1/demand_units.csv | 2 + .../learning_scenario_1/fuel_prices_df.csv | 2 + .../learning_scenario_1/powerplant_units.csv | 8 + .../inputs/learning_scenario_2/config.yml | 43 + .../inputs/learning_scenario_2/demand_df.csv | 35041 ++++++++++++++++ .../learning_scenario_2/demand_units.csv | 2 + .../learning_scenario_2/fuel_prices_df.csv | 2 + .../learning_scenario_2/powerplant_units.csv | 11 + .../inputs/learning_scenario_3/config.yml | 43 + .../inputs/learning_scenario_3/demand_df.csv | 35041 ++++++++++++++++ .../learning_scenario_3/demand_units.csv | 2 + .../learning_scenario_3/fuel_prices_df.csv | 2 + .../learning_scenario_3/powerplant_units.csv | 17 + workshop/inputs/simple_scenario/config.yml | 21 + workshop/inputs/simple_scenario/demand_df.csv | 35041 ++++++++++++++++ .../inputs/simple_scenario/demand_units.csv | 2 + .../simple_scenario/electrolyser_units.csv | 2 + .../inputs/simple_scenario/fuel_prices_df.csv | 2 + .../simple_scenario/powerplant_units.csv | 2 + workshop/main.py | 66 + 24 files changed, 140964 insertions(+), 45 deletions(-) create mode 100644 workshop/bidding_strategy.py create mode 100644 workshop/inputs/learning_scenario_1/config.yml create mode 100644 workshop/inputs/learning_scenario_1/demand_df.csv create mode 100644 workshop/inputs/learning_scenario_1/demand_units.csv create mode 100644 workshop/inputs/learning_scenario_1/fuel_prices_df.csv create mode 100644 workshop/inputs/learning_scenario_1/powerplant_units.csv create mode 100644 workshop/inputs/learning_scenario_2/config.yml create mode 100644 workshop/inputs/learning_scenario_2/demand_df.csv create mode 100644 workshop/inputs/learning_scenario_2/demand_units.csv create mode 100644 workshop/inputs/learning_scenario_2/fuel_prices_df.csv create mode 100644 workshop/inputs/learning_scenario_2/powerplant_units.csv create mode 100644 workshop/inputs/learning_scenario_3/config.yml create mode 100644 workshop/inputs/learning_scenario_3/demand_df.csv create mode 100644 workshop/inputs/learning_scenario_3/demand_units.csv create mode 100644 workshop/inputs/learning_scenario_3/fuel_prices_df.csv create mode 100644 workshop/inputs/learning_scenario_3/powerplant_units.csv create mode 100644 workshop/inputs/simple_scenario/config.yml create mode 100644 workshop/inputs/simple_scenario/demand_df.csv create mode 100644 workshop/inputs/simple_scenario/demand_units.csv create mode 100644 workshop/inputs/simple_scenario/electrolyser_units.csv create mode 100644 workshop/inputs/simple_scenario/fuel_prices_df.csv create mode 100644 workshop/inputs/simple_scenario/powerplant_units.csv create mode 100644 workshop/main.py diff --git a/assume/strategies/learning_strategies.py b/assume/strategies/learning_strategies.py index c32428e0..f46419e7 100644 --- a/assume/strategies/learning_strategies.py +++ b/assume/strategies/learning_strategies.py @@ -66,11 +66,8 @@ def __init__(self, *args, **kwargs): dt=kwargs.get("noise_dt", 1.0), ) - else: - if Path(load_path=kwargs["load_learned_path"]).is_dir(): - self.load_actor_params(load_path=kwargs["load_learned_path"]) - - self.curr_reward = None + elif Path(load_path=kwargs["load_learned_path"]).is_dir(): + self.load_actor_params(load_path=kwargs["load_learned_path"]) def calculate_bids( self, @@ -91,6 +88,7 @@ def calculate_bids( :return: Bids containing start time, end time, price and volume :rtype: Orderbook """ + bid_quantity_inflex, bid_price_inflex = 0, 0 bid_quantity_flex, bid_price_flex = 0, 0 @@ -104,8 +102,6 @@ def calculate_bids( # ============================================================================= # 1. Get the Observations, which are the basis of the action decision # ============================================================================= - - # => enter your code in self.create_observation(...) next_observation = self.create_observation( unit=unit, start=start, @@ -115,8 +111,6 @@ def calculate_bids( # ============================================================================= # 2. Get the Actions, based on the observations # ============================================================================= - - # => enter your code in self.get_actions(...) actions, noise = self.get_actions(next_observation) # ============================================================================= @@ -124,35 +118,17 @@ def calculate_bids( # ============================================================================= # actions are in the range [0,1], we need to transform them into actual bids # we can use our domain knowledge to guide the bid formulation - - # => enter your code here - - # --------------------------- - # 3.1 rescale actiosn to actual prices - # bid_prices = ? - bid_prices = actions * self.max_bid_price - # --------------------------- - # --------------------------- # 3.1 formulate the bids for Pmin # Pmin, the minium run capacity is the inflexible part of the bid, which should always be accepted - # bid_quantity_inflex = ? - # bid_price_inflex = ? - bid_quantity_inflex = min_power bid_price_inflex = min(bid_prices) - # --------------------------- - # --------------------------- # 3.1 formulate the bids for Pmax - Pmin # Pmin, the minium run capacity is the inflexible part of the bid, which should always be accepted - # bid_quantity_flex = ? - # bid_price_flex = ? - bid_quantity_flex = max_power - bid_quantity_inflex bid_price_flex = max(bid_prices) - # --------------------------- # actually formulate bids in orderbook format bids = [ @@ -206,20 +182,16 @@ def get_actions(self, next_observation): # ============================================================================= # 2.1 Get Actions and handle exploration # ============================================================================= - - # => Your code here: base_bid = next_observation[-1] # add niose to the last dimension of the observation # needs to be adjusted if observation space is changed, because only makes sense # if the last dimension of the observation space are the marginal cost - curr_action = noise + base_bid.clone().detach() else: # if we are not in the initial exploration phase we chose the action with the actor neuronal net # and add noise to the action - curr_action = self.actor(next_observation).detach() noise = th.tensor( self.action_noise.noise(), device=self.device, dtype=self.float_type @@ -229,7 +201,7 @@ def get_actions(self, next_observation): # if we are not in learning mode we just use the actor neuronal net to get the action without adding noise curr_action = self.actor(next_observation).detach() - noise = tuple([0 for i in range(self.act_dim)]) + noise = tuple(0 for _ in range(self.act_dim)) curr_action = curr_action.clamp(-1, 1) @@ -260,21 +232,12 @@ def create_observation( # ============================================================================= # 1.1 Get the Observations, which are the basis of the action decision # ============================================================================= - - # => Your code here: - # Pick suitable scaling factors for the individual observations - # Why do we need scaling? What should you pay attention to while scaling? - - # residual load forecast - # Obs[0:foresight-1] scaling_factor_res_load = self.max_demand # price forecast - # Obs[foresight:2*foresight-1] scaling_factor_price = self.max_bid_price # total capacity and marginal cost - # Obs[2*foresight:2*foresight+1] scaling_factor_total_capacity = unit.max_power # marginal cost @@ -383,14 +346,12 @@ def calculate_reward( opportunity_cost = 0 # iterate over all orders in the orderbook, to calculate order specific profit - for order in orderbook: start = order["start_time"] end = order["end_time"] end_excl = end - unit.index.freq # depending on way the unit calaculates marginal costs we take costs - if unit.marginal_cost is not None: marginal_cost = ( unit.marginal_cost[start] @@ -445,8 +406,6 @@ def calculate_reward( # in the learning process, so we add a regret term to the reward, which is the opportunity cost # define the reward and scale it - # reward = ? - scaling = 0.1 / unit.max_power regret_scale = 0.2 reward = float(profit - regret_scale * opportunity_cost) * scaling diff --git a/workshop/bidding_strategy.py b/workshop/bidding_strategy.py new file mode 100644 index 00000000..010308fa --- /dev/null +++ b/workshop/bidding_strategy.py @@ -0,0 +1,524 @@ +from datetime import datetime, timedelta +from pathlib import Path + +import numpy as np +import pandas as pd +import torch as th + +from assume.common.base import BaseStrategy, LearningStrategy, SupportsMinMax +from assume.common.market_objects import MarketConfig, Orderbook, Product +from assume.reinforcement_learning.learning_utils import Actor, NormalActionNoise + + +class NaiveStrategyElectrolyser(BaseStrategy): + """ + A naive strategy that bids the marginal cost of the electrolyser on the market. + """ + + def calculate_bids( + self, + unit: SupportsMinMax, + market_config: MarketConfig, + product_tuples: list[Product], + **kwargs, + ) -> Orderbook: + """ + Takes information from a unit that the unit operator manages and + defines how it is dispatched to the market + + :param unit: the unit to be dispatched + :type unit: SupportsMinMax + :param market_config: the market configuration + :type market_config: MarketConfig + :param product_tuples: list of all products the unit can offer + :type product_tuples: list[Product] + :return: the bids + :rtype: Orderbook + """ + start = product_tuples[0][0] # start time of the first product + + bids = [] + for product in product_tuples: + """ + for each product, calculate the marginal cost of the unit at the start time of the product + and the volume of the product. Dispatch the order to the market. + """ + + start = product[0] + end = product[1] + + power = unit.calculate_min_max_power( + start=start, + end=end, + product_type="energy", + ) + + # Calculate marginal cost using the adjusted efficiency + hydrogen_demand = unit.forecaster[f"{unit.id}_h2demand"].loc[start] + marginal_cost = unit.forecaster["price_EOM"].at[start] + unit.fixed_cost + revenue = ( + unit.forecaster[f"{unit.id}_h2price"].loc[start] + * hydrogen_demand + / power + ) + + bid_price = marginal_cost if marginal_cost >= revenue else revenue + + order: Order = { + "start_time": product[0], + "end_time": product[1], + "only_hours": product[2], + "price": bid_price, + "volume": -power, + } + + bids.append(order) + + return bids + + +class RLStrategy(LearningStrategy): + def __init__(self, *args, **kwargs): + super().__init__(*args, **kwargs) + + self.unit_id = kwargs["unit_id"] + + # defines bounds of actions space + self.max_bid_price = kwargs.get("max_bid_price", 100) + self.max_demand = kwargs.get("max_demand", 10e3) + + # sets the devide of the actor network + device = kwargs.get("device", "cpu") + self.device = th.device(device) + + float_type = kwargs.get("float_type", "float32") + self.float_type = th.float if float_type == "float32" else th.float16 + + # tells us whether we are training the agents or just executing per-learnind stategies + self.learning_mode = kwargs.get("learning_mode", False) + + # for definition of observation space + self.foresight = kwargs.get("foresight", 24) + + if self.learning_mode: + self.learning_role = None + self.collect_initial_experience_mode = kwargs.get( + "collecting_initial_experience", True + ) + + self.action_noise = NormalActionNoise( + mu=0.0, + sigma=kwargs.get("noise_sigma", 0.1), + action_dimension=self.act_dim, + scale=kwargs.get("noise_scale", 1.0), + dt=kwargs.get("noise_dt", 1.0), + ) + + elif Path(load_path=kwargs["load_learned_path"]).is_dir(): + self.load_actor_params(load_path=kwargs["load_learned_path"]) + + def calculate_bids( + self, + unit: SupportsMinMax, + market_config: MarketConfig, + product_tuples: list[Product], + **kwargs, + ) -> Orderbook: + """ + Calculate bids for a unit + + :param unit: Unit to calculate bids for + :type unit: SupportsMinMax + :param market_config: Market configuration + :type market_config: MarketConfig + :param product_tuples: Product tuples + :type product_tuples: list[Product] + :return: Bids containing start time, end time, price and volume + :rtype: Orderbook + """ + + bid_quantity_inflex, bid_price_inflex = 0, 0 + bid_quantity_flex, bid_price_flex = 0, 0 + + start = product_tuples[0][0] + end = product_tuples[0][1] + # get technical bounds for the unit output from the unit + min_power, max_power = unit.calculate_min_max_power(start, end) + min_power = min_power[start] + max_power = max_power[start] + + # ============================================================================= + # 1. Get the Observations, which are the basis of the action decision + # ============================================================================= + + # => enter your code in self.create_observation(...) + next_observation = self.create_observation( + unit=unit, + start=start, + end=end, + ) + + # ============================================================================= + # 2. Get the Actions, based on the observations + # ============================================================================= + + # => enter your code in self.get_actions(...) + actions, noise = self.get_actions(next_observation) + + # ============================================================================= + # 3. Transform Actions into bids + # ============================================================================= + # actions are in the range [0,1], we need to transform them into actual bids + # we can use our domain knowledge to guide the bid formulation + + # => enter your code here + + # --------------------------- + # 3.1 rescale actiosn to actual prices + # bid_prices = ? + + bid_prices = actions * self.max_bid_price + # --------------------------- + + # --------------------------- + # 3.1 formulate the bids for Pmin + # Pmin, the minium run capacity is the inflexible part of the bid, which should always be accepted + # bid_quantity_inflex = ? + # bid_price_inflex = ? + + bid_quantity_inflex = min_power + bid_price_inflex = min(bid_prices) + # --------------------------- + + # --------------------------- + # 3.1 formulate the bids for Pmax - Pmin + # Pmin, the minium run capacity is the inflexible part of the bid, which should always be accepted + # bid_quantity_flex = ? + # bid_price_flex = ? + + bid_quantity_flex = max_power - bid_quantity_inflex + bid_price_flex = max(bid_prices) + # --------------------------- + + # actually formulate bids in orderbook format + bids = [ + { + "start_time": start, + "end_time": end, + "only_hours": None, + "price": bid_price_inflex, + "volume": bid_quantity_inflex, + }, + { + "start_time": start, + "end_time": end, + "only_hours": None, + "price": bid_price_flex, + "volume": bid_quantity_flex, + }, + ] + + # store results in unit outputs which are written to database by unit operator + unit.outputs["rl_observations"][start] = next_observation + unit.outputs["rl_actions"][start] = actions + unit.outputs["rl_exploration_noise"][start] = noise + + return bids + + def get_actions(self, next_observation): + """ + Get actions + + :param next_observation: Next observation + :type next_observation: torch.Tensor + :return: Actions + :rtype: torch.Tensor + """ + + # distinction whetere we are in learning mode or not to handle exploration realised with noise + if self.learning_mode: + # if we are in learning mode the first x episodes we want to explore the entire action space + # to get a good initial experience, in the area around the costs of the agent + if self.collect_initial_experience_mode: + # define current action as soley noise + noise = ( + th.normal( + mean=0.0, std=0.2, size=(1, self.act_dim), dtype=self.float_type + ) + .to(self.device) + .squeeze() + ) + + # ============================================================================= + # 2.1 Get Actions and handle exploration + # ============================================================================= + + # => Your code here: + base_bid = next_observation[-1] + + # add niose to the last dimension of the observation + # needs to be adjusted if observation space is changed, because only makes sense + # if the last dimension of the observation space are the marginal cost + + curr_action = noise + base_bid.clone().detach() + + else: + # if we are not in the initial exploration phase we chose the action with the actor neuronal net + # and add noise to the action + + curr_action = self.actor(next_observation).detach() + noise = th.tensor( + self.action_noise.noise(), device=self.device, dtype=self.float_type + ) + curr_action += noise + else: + # if we are not in learning mode we just use the actor neuronal net to get the action without adding noise + + curr_action = self.actor(next_observation).detach() + noise = tuple(0 for _ in range(self.act_dim)) + + curr_action = curr_action.clamp(-1, 1) + + return curr_action, noise + + def create_observation( + self, + unit: SupportsMinMax, + start: datetime, + end: datetime, + ): + """ + Create observation + + :param unit: Unit to create observation for + :type unit: SupportsMinMax + :param start: Start time + :type start: datetime + :param end: End time + :type end: datetime + :return: Observation + :rtype: torch.Tensor""" + end_excl = end - unit.index.freq + + # get the forecast length depending on the tme unit considered in the modelled unit + forecast_len = pd.Timedelta((self.foresight - 1) * unit.index.freq) + + # ============================================================================= + # 1.1 Get the Observations, which are the basis of the action decision + # ============================================================================= + + # => Your code here: + # Pick suitable scaling factors for the individual observations + # Why do we need scaling? What should you pay attention to while scaling? + + # residual load forecast + # Obs[0:foresight-1] + scaling_factor_res_load = self.max_demand + + # price forecast + # Obs[foresight:2*foresight-1] + scaling_factor_price = self.max_bid_price + + # total capacity and marginal cost + # Obs[2*foresight:2*foresight+1] + scaling_factor_total_capacity = unit.max_power + + # marginal cost + # Obs[2*foresight+1:2*foresight+2] + scaling_factor_marginal_cost = self.max_bid_price + + # checks if we are at end of simulation horizon, since we need to change the forecast then + # for residual load and price forecast and scale them + if end_excl + forecast_len > unit.forecaster["residual_load_EOM"].index[-1]: + scaled_res_load_forecast = ( + unit.forecaster["residual_load_EOM"].loc[start:].values + / scaling_factor_res_load + ) + scaled_res_load_forecast = np.concatenate( + [ + scaled_res_load_forecast, + unit.forecaster["residual_load_EOM"].iloc[ + : self.foresight - len(scaled_res_load_forecast) + ], + ] + ) + + else: + scaled_res_load_forecast = ( + unit.forecaster["residual_load_EOM"] + .loc[start : end_excl + forecast_len] + .values + / scaling_factor_res_load + ) + + if end_excl + forecast_len > unit.forecaster["price_forecast"].index[-1]: + scaled_price_forecast = ( + unit.forecaster["price_forecast"].loc[start:].values + / scaling_factor_price + ) + scaled_price_forecast = np.concatenate( + [ + scaled_price_forecast, + unit.forecaster["price_forecast"].iloc[ + : self.foresight - len(scaled_price_forecast) + ], + ] + ) + + else: + scaled_price_forecast = ( + unit.forecaster["price_forecast"] + .loc[start : end_excl + forecast_len] + .values + / scaling_factor_price + ) + + # get last accapted bid volume and the current marginal costs of the unit + current_volume = unit.get_output_before(start) + current_costs = unit.calc_marginal_cost_with_partial_eff(current_volume, start) + + # scale unit outpus + scaled_total_capacity = current_volume / scaling_factor_total_capacity + scaled_marginal_cost = current_costs / scaling_factor_marginal_cost + + # concat all obsverations into one array + observation = np.concatenate( + [ + scaled_res_load_forecast, + scaled_price_forecast, + np.array([scaled_total_capacity, scaled_marginal_cost]), + ] + ) + + # transfer arry to GPU for NN processing + observation = ( + th.tensor(observation, dtype=self.float_type) + .to(self.device, non_blocking=True) + .view(-1) + ) + + return observation.detach().clone() + + def calculate_reward( + self, + unit, + marketconfig: MarketConfig, + orderbook: Orderbook, + ): + """ + Calculate reward + + :param unit: Unit to calculate reward for + :type unit: SupportsMinMax + :param marketconfig: Market configuration + :type marketconfig: MarketConfig + :param orderbook: Orderbook + :type orderbook: Orderbook + """ + + # ============================================================================= + # 4. Calculate Reward + # ============================================================================= + # function is called after the market is cleared and we get the market feedback, + # so we can calculate the profit + + product_type = marketconfig.product_type + + profit = 0 + reward = 0 + opportunity_cost = 0 + + # iterate over all orders in the orderbook, to calculate order specific profit + + for order in orderbook: + start = order["start_time"] + end = order["end_time"] + end_excl = end - unit.index.freq + + # depending on way the unit calaculates marginal costs we take costs + + if unit.marginal_cost is not None: + marginal_cost = ( + unit.marginal_cost[start] + if len(unit.marginal_cost) > 1 + else unit.marginal_cost + ) + else: + marginal_cost = unit.calc_marginal_cost_with_partial_eff( + power_output=unit.outputs[product_type].loc[start:end_excl], + timestep=start, + ) + + # calculate profit as income - running_cost from this event + duration = (end - start) / timedelta(hours=1) + order_profit = order["price"] * order["volume"] * duration + + # calculate opportunity cost + # as the loss of income we have because we are not running at full power + price_difference = order["price"] - marginal_cost + + order_opportunity_cost = ( + price_difference + * ( + unit.max_power - unit.outputs[product_type].loc[start:end_excl] + ).sum() + * duration + ) + + # if our opportunity costs are negative, we did not miss an opportunity to earn money and we set them to 0 + order_opportunity_cost = max(order_opportunity_cost, 0) + + # collect profit and opportunity cost for all orders + opportunity_cost += order_opportunity_cost + profit += order_profit + + # consideration of start-up costs, which are evenly divided between the + # upward and downward regulation events + if ( + unit.outputs[product_type].loc[start] != 0 + and unit.outputs[product_type].loc[start - unit.index.freq] == 0 + ): + profit = profit - unit.hot_start_cost / 2 + elif ( + unit.outputs[product_type].loc[start] == 0 + and unit.outputs[product_type].loc[start - unit.index.freq] != 0 + ): + profit = profit - unit.hot_start_cost / 2 + + # --------------------------- + # 4.1 Calculate Reward + # The straight forward implemntation would be reward = profit, yet we would like to give the agent more guidance + # in the learning process, so we add a regret term to the reward, which is the opportunity cost + # define the reward and scale it + + # reward = ? + + scaling = 0.1 / unit.max_power + regret_scale = 0.2 + reward = float(profit - regret_scale * opportunity_cost) * scaling + + # store results in unit outputs which are written to database by unit operator + unit.outputs["profit"].loc[start:end_excl] += float(profit) + unit.outputs["reward"].loc[start:end_excl] = reward + unit.outputs["regret"].loc[start:end_excl] = float(opportunity_cost) + unit.outputs["learning_mode"].loc[start:end_excl] = self.learning_mode + + def load_actor_params(self, load_path): + """ + Load actor parameters + + :param simulation_id: Simulation ID + :type simulation_id: str + """ + directory = f"{load_path}/actors/actor_{self.unit_id}.pt" + + params = th.load(directory) + + self.actor = Actor(self.obs_dim, self.act_dim, self.float_type) + self.actor.load_state_dict(params["actor"]) + + if self.learning_mode: + self.actor_target = Actor(self.obs_dim, self.act_dim, self.float_type) + self.actor_target.load_state_dict(params["actor_target"]) + self.actor_target.eval() + self.actor.optimizer.load_state_dict(params["actor_optimizer"]) diff --git a/workshop/inputs/learning_scenario_1/config.yml b/workshop/inputs/learning_scenario_1/config.yml new file mode 100644 index 00000000..8c2d1661 --- /dev/null +++ b/workshop/inputs/learning_scenario_1/config.yml @@ -0,0 +1,43 @@ +base: + start_date: 2019-03-01 00:00 + end_date: 2019-05-01 00:00 + time_step: 1h + save_frequency_hours: 24 + + learning_config: + observation_dimension: 50 + action_dimension: 2 + continue_learning: False + load_model_path: None + max_bid_price: 100 + learning_mode: True + algorithm: matd3 + learning_rate: 0.001 + training_episodes: 100 + collecting_initial_experience: 5 + train_freq: 24 + gradient_steps: -1 + batch_size: 256 + gamma: 0.99 + device: cpu + noise_sigma: 0.1 + noise_scale: 1 + noise_dt: 1 + validation_episodes_interval: 5 + + markets_config: + EOM: + operator: EOM_operator + product_type: energy + products: + - duration: 1h + count: 1 + first_delivery: 1h + opening_frequency: 1h + opening_duration: 1h + volume_unit: MWh + maximum_bid_volume: 100000 + maximum_bid_price: 3000 + minimum_bid_price: -500 + price_unit: EUR/MWh + market_mechanism: pay_as_clear diff --git a/workshop/inputs/learning_scenario_1/demand_df.csv b/workshop/inputs/learning_scenario_1/demand_df.csv new file mode 100644 index 00000000..146eff88 --- /dev/null +++ b/workshop/inputs/learning_scenario_1/demand_df.csv @@ -0,0 +1,35041 @@ +datetime,demand_EOM +2019-01-01 00:00:00,4420.0 +2019-01-01 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logging.getLogger(__name__) + +csv_path = "./workshop/outputs" +os.makedirs(csv_path, exist_ok=True) + +os.makedirs("./workshop/local_db", exist_ok=True) + +import pandas as pd + +demand_paper = pd.read_csv("./inputs/learning_scenario_1/IED_DE.csv", index_col=0) +actual_demand = pd.read_csv( + "./inputs/learning_scenario_1/demand_df.csv", index_col=0, parse_dates=True +) +actual_demand["demand_EOM"] = demand_paper["demand"].values / 10 +actual_demand.to_csv("./inputs/learning_scenario_1/demand_df.csv") + +# %% +if __name__ == "__main__": + """ + Available examples: + - local_db: without database and grafana + - timescale: with database and grafana (note: you need docker installed) + """ + data_format = "local_db" # "local_db" or "timescale" + + if data_format == "local_db": + db_uri = "sqlite:///./workshop/local_db/assume_db.db" + elif data_format == "timescale": + db_uri = "postgresql://assume:assume@localhost:5432/assume" + + input_path = "workshop/inputs" + scenario = 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deletions(-) diff --git a/.gitignore b/.gitignore index 29f304d6..f1b94e6c 100644 --- a/.gitignore +++ b/.gitignore @@ -133,8 +133,9 @@ dmypy.json .idea .vscode examples/inputs/learned_strategies +workshop/inputs/learned_strategies examples/outputs +workshop/outputs examples/local_db/ -validation_runs assume-db forecasts_df.csv diff --git a/assume/common/outputs.py b/assume/common/outputs.py index 347373a2..40fc1d43 100644 --- a/assume/common/outputs.py +++ b/assume/common/outputs.py @@ -41,14 +41,14 @@ def __init__( end: datetime, db_engine=None, export_csv_path: str = "", - save_frequency_hours: int = 24, + save_frequency_hours: int = None, learning_mode: bool = False, ): super().__init__() # store needed date self.simulation_id = simulation_id - self.save_frequency_hours = save_frequency_hours + self.save_frequency_hours = save_frequency_hours or (end - start).days * 24 # make directory if not already present self.export_csv_path = export_csv_path diff --git a/workshop/inputs/learning_scenario_1/config.yml b/workshop/inputs/learning_scenario_1/config.yml index 8c2d1661..6002ef3e 100644 --- a/workshop/inputs/learning_scenario_1/config.yml +++ b/workshop/inputs/learning_scenario_1/config.yml @@ -2,7 +2,7 @@ base: start_date: 2019-03-01 00:00 end_date: 2019-05-01 00:00 time_step: 1h - save_frequency_hours: 24 + save_frequency_hours: Null learning_config: observation_dimension: 50 diff --git a/workshop/main.py b/workshop/main.py index 09bfef93..eef12aef 100644 --- a/workshop/main.py +++ b/workshop/main.py @@ -11,15 +11,6 @@ os.makedirs("./workshop/local_db", exist_ok=True) -import pandas as pd - -demand_paper = pd.read_csv("./inputs/learning_scenario_1/IED_DE.csv", index_col=0) -actual_demand = pd.read_csv( - "./inputs/learning_scenario_1/demand_df.csv", index_col=0, parse_dates=True -) -actual_demand["demand_EOM"] = demand_paper["demand"].values / 10 -actual_demand.to_csv("./inputs/learning_scenario_1/demand_df.csv") - # %% if __name__ == "__main__": """ @@ -27,7 +18,7 @@ - local_db: without database and grafana - timescale: with database and grafana (note: you need docker installed) """ - data_format = "local_db" # "local_db" or "timescale" + data_format = "timescale" # "local_db" or "timescale" if data_format == "local_db": db_uri = "sqlite:///./workshop/local_db/assume_db.db" @@ -35,12 +26,17 @@ db_uri = "postgresql://assume:assume@localhost:5432/assume" input_path = "workshop/inputs" - scenario = "learning_scanerio_01" + scenario = "learning_scenario_1" study_case = "base" # create world world = World(database_uri=db_uri, export_csv_path=csv_path) + # you can also add custom bidding strategies as follows: + from bidding_strategy import RLStrategy + + world.bidding_strategies["pp_learning"] = RLStrategy + # load scenario load_scenario_folder( world, @@ -49,16 +45,11 @@ study_case=study_case, ) - # you can also add custom bidding strategies as follows: - from bidding_strategy import RLStrategy - - world.bidding_strategies["pp_learning"] = RLStrategy - if world.learning_config.get("learning_mode", False): # run learning if learning mode is enabled run_learning( world, - inputs_path="examples/inputs", + inputs_path=input_path, scenario=scenario, study_case=study_case, ) From fa1443d8a4ce226e84c7497dee046f3db06a0758 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Nick Harder Date: Sat, 23 Sep 2023 11:01:11 +0200 Subject: [PATCH 3/9] -fixing data collection when on cuda --- .gitignore | 6 +- .readthedocs.yaml | 2 +- README.md | 4 +- assume/common/scenario_loader.py | 2 +- assume/common/units_operator.py | 38 +- assume/strategies/learning_strategies.py | 2 +- docs/source/quick_start.rst | 2 +- environment.yml => environment.yaml | 0 environment_docs.yml => environment_docs.yaml | 0 .../example_01_rl/{config.yml => config.yaml} | 0 .../example_01a/{config.yml => config.yaml} | 0 .../example_01b/{config.yml => config.yaml} | 0 .../example_01c/{config.yml => config.yaml} | 0 .../example_01e/{config.yml 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workshop/inputs/learning_scenario_1/demand_df.csv delete mode 100644 workshop/inputs/learning_scenario_1/demand_units.csv delete mode 100644 workshop/inputs/learning_scenario_1/fuel_prices_df.csv delete mode 100644 workshop/inputs/learning_scenario_1/powerplant_units.csv delete mode 100644 workshop/inputs/learning_scenario_2/config.yml delete mode 100644 workshop/inputs/learning_scenario_2/demand_df.csv delete mode 100644 workshop/inputs/learning_scenario_2/demand_units.csv delete mode 100644 workshop/inputs/learning_scenario_2/fuel_prices_df.csv delete mode 100644 workshop/inputs/learning_scenario_2/powerplant_units.csv delete mode 100644 workshop/inputs/learning_scenario_3/config.yml delete mode 100644 workshop/inputs/learning_scenario_3/demand_df.csv delete mode 100644 workshop/inputs/learning_scenario_3/demand_units.csv delete mode 100644 workshop/inputs/learning_scenario_3/fuel_prices_df.csv delete mode 100644 workshop/inputs/learning_scenario_3/powerplant_units.csv delete mode 100644 workshop/inputs/simple_scenario/config.yml delete mode 100644 workshop/inputs/simple_scenario/demand_df.csv delete mode 100644 workshop/inputs/simple_scenario/demand_units.csv delete mode 100644 workshop/inputs/simple_scenario/electrolyser_units.csv delete mode 100644 workshop/inputs/simple_scenario/fuel_prices_df.csv delete mode 100644 workshop/inputs/simple_scenario/powerplant_units.csv delete mode 100644 workshop/main.py diff --git a/.gitignore b/.gitignore index f1b94e6c..8dc61ecb 100644 --- a/.gitignore +++ b/.gitignore @@ -133,9 +133,9 @@ dmypy.json .idea .vscode examples/inputs/learned_strategies -workshop/inputs/learned_strategies +workshop/ + examples/outputs -workshop/outputs examples/local_db/ assume-db -forecasts_df.csv +forecasts_df.csv \ No newline at end of file diff --git a/.readthedocs.yaml b/.readthedocs.yaml index 2a6f728e..d12524fd 100644 --- a/.readthedocs.yaml +++ b/.readthedocs.yaml @@ -12,4 +12,4 @@ build: python: mambaforge-4.10 conda: - environment: environment_docs.yml + environment: environment_docs.yaml diff --git a/README.md b/README.md index c6c25144..41cc9efa 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -1,6 +1,6 @@ # ASSUME: Agent-Based Electricity Markets Simulation Toolbox -![Lint Status](https://github.com/assume-framework/assume/actions/workflows/lint-pytest.yml/badge.svg) +![Lint Status](https://github.com/assume-framework/assume/actions/workflows/lint-pytest.yaml/badge.svg) [![Code Coverage](https://codecov.io/gh/assume-framework/assume/branch/main/graph/badge.svg?token=CZ4FO7P57H)](https://codecov.io/gh/assume-framework/assume) [![DOI](https://zenodo.org/badge/DOI/10.5281/zenodo.8088760.svg)](https://doi.org/10.5281/zenodo.8088760) @@ -114,7 +114,7 @@ pre-commit run --all-files First, create an environment that includes the documentation dependencies: ```bash -conda env create -f environment_docs.yml +conda env create -f environment_docs.yaml ``` To generate or update the automatically created docs in `docs/source/assume*`, run: diff --git a/assume/common/scenario_loader.py b/assume/common/scenario_loader.py index 23fcd7df..fda69294 100644 --- a/assume/common/scenario_loader.py +++ b/assume/common/scenario_loader.py @@ -248,7 +248,7 @@ async def load_scenario_folder_async( # load the config file path = f"{inputs_path}/{scenario}" - with open(f"{path}/config.yml", "r") as f: + with open(f"{path}/config.yaml", "r") as f: config = yaml.safe_load(f) if not study_case: study_case = list(config.keys())[0] diff --git a/assume/common/units_operator.py b/assume/common/units_operator.py index 0f3bafb0..69ab74c8 100644 --- a/assume/common/units_operator.py +++ b/assume/common/units_operator.py @@ -411,7 +411,9 @@ def write_to_learning( self, start: datetime, marketconfig: MarketConfig, - action_dimension: int, + obs_dim: int, + act_dim: int, + device: str, learning_unit_count: int, ): learning_role_id = "learning_agent" @@ -422,27 +424,28 @@ def write_to_learning( try: import torch as th - all_actions = th.zeros( - (learning_unit_count, action_dimension), device="cpu" - ) except ImportError: logger.error("tried writing learning_params, but torch is not installed") - all_actions = np.zeros((learning_unit_count, action_dimension)) + all_actions = np.zeros((learning_unit_count, act_dim)) + return + + all_observations = th.zeros((learning_unit_count, obs_dim), device=device) + all_actions = th.zeros((learning_unit_count, act_dim), device=device) i = 0 - for unit_id, unit in self.units.items(): + for _, unit in self.units.items(): # rl only for energy market for now! if isinstance( unit.bidding_strategies.get(marketconfig.product_type), LearningStrategy, ): - all_observations.append( - np.array(unit.outputs["rl_observations"][start]) - ) + all_observations[i, :] = unit.outputs["rl_observations"][start] all_actions[i, :] = unit.outputs["rl_actions"][start] all_rewards.append(unit.outputs["reward"][start]) i += 1 + # convert all_actions list of tensor to numpy 2D array + all_observations = all_observations.squeeze().cpu().numpy() all_actions = all_actions.squeeze().cpu().numpy() all_rewards = np.array(all_rewards) rl_agent_data = (np.array(all_observations), all_actions, all_rewards) @@ -467,16 +470,18 @@ def write_learning_params(self, orderbook: Orderbook, marketconfig: MarketConfig :type marketconfig: MarketConfig """ learning_strategies = [] - action_dimension = 0 + for unit in self.units.values(): bidding_strategy = unit.bidding_strategies.get(marketconfig.product_type) if isinstance(bidding_strategy, LearningStrategy): learning_strategies.append(bidding_strategy) # should be the same across all strategies - action_dimension = bidding_strategy.act_dim + obs_dim = bidding_strategy.obs_dim + act_dim = bidding_strategy.act_dim + device = bidding_strategy.device + # should write learning results if at least one bidding_strategy is a learning strategy - write_learning_results = len(learning_strategies) > 0 and orderbook - if write_learning_results: + if learning_strategies and orderbook: start = orderbook[0]["start_time"] # write learning output self.write_learning_to_output(start, marketconfig) @@ -486,5 +491,10 @@ def write_learning_params(self, orderbook: Orderbook, marketconfig: MarketConfig if learning_strategies[0].learning_mode: # in learning mode we are sending data to learning self.write_to_learning( - start, marketconfig, action_dimension, len(learning_strategies) + start=start, + marketconfig=marketconfig, + obs_dim=obs_dim, + act_dim=act_dim, + device=device, + learning_unit_count=len(learning_strategies), ) diff --git a/assume/strategies/learning_strategies.py b/assume/strategies/learning_strategies.py index f8e0bddc..357812e0 100644 --- a/assume/strategies/learning_strategies.py +++ b/assume/strategies/learning_strategies.py @@ -41,7 +41,7 @@ def __init__(self, *args, **kwargs): # sets the devide of the actor network device = kwargs.get("device", "cpu") - self.device = th.device(device) + self.device = th.device(device if th.cuda.is_available() else "cpu") float_type = kwargs.get("float_type", "float32") self.float_type = th.float if float_type == "float32" else th.float16 diff --git a/docs/source/quick_start.rst b/docs/source/quick_start.rst index 96a1b9f6..48448ee1 100644 --- a/docs/source/quick_start.rst +++ b/docs/source/quick_start.rst @@ -58,7 +58,7 @@ Building Docs Create the Docs environment:: - conda env create -f environment_docs.yml + conda env create -f environment_docs.yaml Then you can build the docs using the Makefile in the docs directory:: diff --git a/environment.yml b/environment.yaml similarity index 100% rename from environment.yml rename to environment.yaml diff --git a/environment_docs.yml b/environment_docs.yaml similarity index 100% rename from environment_docs.yml rename to environment_docs.yaml diff --git a/examples/inputs/example_01_rl/config.yml b/examples/inputs/example_01_rl/config.yaml similarity index 100% rename from examples/inputs/example_01_rl/config.yml rename to examples/inputs/example_01_rl/config.yaml diff --git a/examples/inputs/example_01a/config.yml b/examples/inputs/example_01a/config.yaml similarity index 100% rename from examples/inputs/example_01a/config.yml rename to examples/inputs/example_01a/config.yaml diff --git a/examples/inputs/example_01b/config.yml b/examples/inputs/example_01b/config.yaml similarity index 100% rename from examples/inputs/example_01b/config.yml rename to examples/inputs/example_01b/config.yaml diff --git a/examples/inputs/example_01c/config.yml b/examples/inputs/example_01c/config.yaml similarity index 100% rename from examples/inputs/example_01c/config.yml rename to examples/inputs/example_01c/config.yaml diff --git a/examples/inputs/example_01e/config.yml b/examples/inputs/example_01e/config.yaml similarity index 100% rename from examples/inputs/example_01e/config.yml rename to examples/inputs/example_01e/config.yaml diff --git a/examples/inputs/example_02/config.yml b/examples/inputs/example_02/config.yaml similarity index 100% rename from examples/inputs/example_02/config.yml rename to examples/inputs/example_02/config.yaml diff --git a/workshop/bidding_strategy.py b/workshop/bidding_strategy.py deleted file mode 100644 index 010308fa..00000000 --- a/workshop/bidding_strategy.py +++ /dev/null @@ -1,524 +0,0 @@ -from datetime import datetime, timedelta -from pathlib import Path - -import numpy as np -import pandas as pd -import torch as th - -from assume.common.base import BaseStrategy, LearningStrategy, SupportsMinMax -from assume.common.market_objects import MarketConfig, Orderbook, Product -from assume.reinforcement_learning.learning_utils import Actor, NormalActionNoise - - -class NaiveStrategyElectrolyser(BaseStrategy): - """ - A naive strategy that bids the marginal cost of the electrolyser on the market. - """ - - def calculate_bids( - self, - unit: SupportsMinMax, - market_config: MarketConfig, - product_tuples: list[Product], - **kwargs, - ) -> Orderbook: - """ - Takes information from a unit that the unit operator manages and - defines how it is dispatched to the market - - :param unit: the unit to be dispatched - :type unit: SupportsMinMax - :param market_config: the market configuration - :type market_config: MarketConfig - :param product_tuples: list of all products the unit can offer - :type product_tuples: list[Product] - :return: the bids - :rtype: Orderbook - """ - start = product_tuples[0][0] # start time of the first product - - bids = [] - for product in product_tuples: - """ - for each product, calculate the marginal cost of the unit at the start time of the product - and the volume of the product. Dispatch the order to the market. - """ - - start = product[0] - end = product[1] - - power = unit.calculate_min_max_power( - start=start, - end=end, - product_type="energy", - ) - - # Calculate marginal cost using the adjusted efficiency - hydrogen_demand = unit.forecaster[f"{unit.id}_h2demand"].loc[start] - marginal_cost = unit.forecaster["price_EOM"].at[start] + unit.fixed_cost - revenue = ( - unit.forecaster[f"{unit.id}_h2price"].loc[start] - * hydrogen_demand - / power - ) - - bid_price = marginal_cost if marginal_cost >= revenue else revenue - - order: Order = { - "start_time": product[0], - "end_time": product[1], - "only_hours": product[2], - "price": bid_price, - "volume": -power, - } - - bids.append(order) - - return bids - - -class RLStrategy(LearningStrategy): - def __init__(self, *args, **kwargs): - super().__init__(*args, **kwargs) - - self.unit_id = kwargs["unit_id"] - - # defines bounds of actions space - self.max_bid_price = kwargs.get("max_bid_price", 100) - self.max_demand = kwargs.get("max_demand", 10e3) - - # sets the devide of the actor network - device = kwargs.get("device", "cpu") - self.device = th.device(device) - - float_type = kwargs.get("float_type", "float32") - self.float_type = th.float if float_type == "float32" else th.float16 - - # tells us whether we are training the agents or just executing per-learnind stategies - self.learning_mode = kwargs.get("learning_mode", False) - - # for definition of observation space - self.foresight = kwargs.get("foresight", 24) - - if self.learning_mode: - self.learning_role = None - self.collect_initial_experience_mode = kwargs.get( - "collecting_initial_experience", True - ) - - self.action_noise = NormalActionNoise( - mu=0.0, - sigma=kwargs.get("noise_sigma", 0.1), - action_dimension=self.act_dim, - scale=kwargs.get("noise_scale", 1.0), - dt=kwargs.get("noise_dt", 1.0), - ) - - elif Path(load_path=kwargs["load_learned_path"]).is_dir(): - self.load_actor_params(load_path=kwargs["load_learned_path"]) - - def calculate_bids( - self, - unit: SupportsMinMax, - market_config: MarketConfig, - product_tuples: list[Product], - **kwargs, - ) -> Orderbook: - """ - Calculate bids for a unit - - :param unit: Unit to calculate bids for - :type unit: SupportsMinMax - :param market_config: Market configuration - :type market_config: MarketConfig - :param product_tuples: Product tuples - :type product_tuples: list[Product] - :return: Bids containing start time, end time, price and volume - :rtype: Orderbook - """ - - bid_quantity_inflex, bid_price_inflex = 0, 0 - bid_quantity_flex, bid_price_flex = 0, 0 - - start = product_tuples[0][0] - end = product_tuples[0][1] - # get technical bounds for the unit output from the unit - min_power, max_power = unit.calculate_min_max_power(start, end) - min_power = min_power[start] - max_power = max_power[start] - - # ============================================================================= - # 1. Get the Observations, which are the basis of the action decision - # ============================================================================= - - # => enter your code in self.create_observation(...) - next_observation = self.create_observation( - unit=unit, - start=start, - end=end, - ) - - # ============================================================================= - # 2. Get the Actions, based on the observations - # ============================================================================= - - # => enter your code in self.get_actions(...) - actions, noise = self.get_actions(next_observation) - - # ============================================================================= - # 3. Transform Actions into bids - # ============================================================================= - # actions are in the range [0,1], we need to transform them into actual bids - # we can use our domain knowledge to guide the bid formulation - - # => enter your code here - - # --------------------------- - # 3.1 rescale actiosn to actual prices - # bid_prices = ? - - bid_prices = actions * self.max_bid_price - # --------------------------- - - # --------------------------- - # 3.1 formulate the bids for Pmin - # Pmin, the minium run capacity is the inflexible part of the bid, which should always be accepted - # bid_quantity_inflex = ? - # bid_price_inflex = ? - - bid_quantity_inflex = min_power - bid_price_inflex = min(bid_prices) - # --------------------------- - - # --------------------------- - # 3.1 formulate the bids for Pmax - Pmin - # Pmin, the minium run capacity is the inflexible part of the bid, which should always be accepted - # bid_quantity_flex = ? - # bid_price_flex = ? - - bid_quantity_flex = max_power - bid_quantity_inflex - bid_price_flex = max(bid_prices) - # --------------------------- - - # actually formulate bids in orderbook format - bids = [ - { - "start_time": start, - "end_time": end, - "only_hours": None, - "price": bid_price_inflex, - "volume": bid_quantity_inflex, - }, - { - "start_time": start, - "end_time": end, - "only_hours": None, - "price": bid_price_flex, - "volume": bid_quantity_flex, - }, - ] - - # store results in unit outputs which are written to database by unit operator - unit.outputs["rl_observations"][start] = next_observation - unit.outputs["rl_actions"][start] = actions - unit.outputs["rl_exploration_noise"][start] = noise - - return bids - - def get_actions(self, next_observation): - """ - Get actions - - :param next_observation: Next observation - :type next_observation: torch.Tensor - :return: Actions - :rtype: torch.Tensor - """ - - # distinction whetere we are in learning mode or not to handle exploration realised with noise - if self.learning_mode: - # if we are in learning mode the first x episodes we want to explore the entire action space - # to get a good initial experience, in the area around the costs of the agent - if self.collect_initial_experience_mode: - # define current action as soley noise - noise = ( - th.normal( - mean=0.0, std=0.2, size=(1, self.act_dim), dtype=self.float_type - ) - .to(self.device) - .squeeze() - ) - - # ============================================================================= - # 2.1 Get Actions and handle exploration - # ============================================================================= - - # => Your code here: - base_bid = next_observation[-1] - - # add niose to the last dimension of the observation - # needs to be adjusted if observation space is changed, because only makes sense - # if the last dimension of the observation space are the marginal cost - - curr_action = noise + base_bid.clone().detach() - - else: - # if we are not in the initial exploration phase we chose the action with the actor neuronal net - # and add noise to the action - - curr_action = self.actor(next_observation).detach() - noise = th.tensor( - self.action_noise.noise(), device=self.device, dtype=self.float_type - ) - curr_action += noise - else: - # if we are not in learning mode we just use the actor neuronal net to get the action without adding noise - - curr_action = self.actor(next_observation).detach() - noise = tuple(0 for _ in range(self.act_dim)) - - curr_action = curr_action.clamp(-1, 1) - - return curr_action, noise - - def create_observation( - self, - unit: SupportsMinMax, - start: datetime, - end: datetime, - ): - """ - Create observation - - :param unit: Unit to create observation for - :type unit: SupportsMinMax - :param start: Start time - :type start: datetime - :param end: End time - :type end: datetime - :return: Observation - :rtype: torch.Tensor""" - end_excl = end - unit.index.freq - - # get the forecast length depending on the tme unit considered in the modelled unit - forecast_len = pd.Timedelta((self.foresight - 1) * unit.index.freq) - - # ============================================================================= - # 1.1 Get the Observations, which are the basis of the action decision - # ============================================================================= - - # => Your code here: - # Pick suitable scaling factors for the individual observations - # Why do we need scaling? What should you pay attention to while scaling? - - # residual load forecast - # Obs[0:foresight-1] - scaling_factor_res_load = self.max_demand - - # price forecast - # Obs[foresight:2*foresight-1] - scaling_factor_price = self.max_bid_price - - # total capacity and marginal cost - # Obs[2*foresight:2*foresight+1] - scaling_factor_total_capacity = unit.max_power - - # marginal cost - # Obs[2*foresight+1:2*foresight+2] - scaling_factor_marginal_cost = self.max_bid_price - - # checks if we are at end of simulation horizon, since we need to change the forecast then - # for residual load and price forecast and scale them - if end_excl + forecast_len > unit.forecaster["residual_load_EOM"].index[-1]: - scaled_res_load_forecast = ( - unit.forecaster["residual_load_EOM"].loc[start:].values - / scaling_factor_res_load - ) - scaled_res_load_forecast = np.concatenate( - [ - scaled_res_load_forecast, - unit.forecaster["residual_load_EOM"].iloc[ - : self.foresight - len(scaled_res_load_forecast) - ], - ] - ) - - else: - scaled_res_load_forecast = ( - unit.forecaster["residual_load_EOM"] - .loc[start : end_excl + forecast_len] - .values - / scaling_factor_res_load - ) - - if end_excl + forecast_len > unit.forecaster["price_forecast"].index[-1]: - scaled_price_forecast = ( - unit.forecaster["price_forecast"].loc[start:].values - / scaling_factor_price - ) - scaled_price_forecast = np.concatenate( - [ - scaled_price_forecast, - unit.forecaster["price_forecast"].iloc[ - : self.foresight - len(scaled_price_forecast) - ], - ] - ) - - else: - scaled_price_forecast = ( - unit.forecaster["price_forecast"] - .loc[start : end_excl + forecast_len] - .values - / scaling_factor_price - ) - - # get last accapted bid volume and the current marginal costs of the unit - current_volume = unit.get_output_before(start) - current_costs = unit.calc_marginal_cost_with_partial_eff(current_volume, start) - - # scale unit outpus - scaled_total_capacity = current_volume / scaling_factor_total_capacity - scaled_marginal_cost = current_costs / scaling_factor_marginal_cost - - # concat all obsverations into one array - observation = np.concatenate( - [ - scaled_res_load_forecast, - scaled_price_forecast, - np.array([scaled_total_capacity, scaled_marginal_cost]), - ] - ) - - # transfer arry to GPU for NN processing - observation = ( - th.tensor(observation, dtype=self.float_type) - .to(self.device, non_blocking=True) - .view(-1) - ) - - return observation.detach().clone() - - def calculate_reward( - self, - unit, - marketconfig: MarketConfig, - orderbook: Orderbook, - ): - """ - Calculate reward - - :param unit: Unit to calculate reward for - :type unit: SupportsMinMax - :param marketconfig: Market configuration - :type marketconfig: MarketConfig - :param orderbook: Orderbook - :type orderbook: Orderbook - """ - - # ============================================================================= - # 4. Calculate Reward - # ============================================================================= - # function is called after the market is cleared and we get the market feedback, - # so we can calculate the profit - - product_type = marketconfig.product_type - - profit = 0 - reward = 0 - opportunity_cost = 0 - - # iterate over all orders in the orderbook, to calculate order specific profit - - for order in orderbook: - start = order["start_time"] - end = order["end_time"] - end_excl = end - unit.index.freq - - # depending on way the unit calaculates marginal costs we take costs - - if unit.marginal_cost is not None: - marginal_cost = ( - unit.marginal_cost[start] - if len(unit.marginal_cost) > 1 - else unit.marginal_cost - ) - else: - marginal_cost = unit.calc_marginal_cost_with_partial_eff( - power_output=unit.outputs[product_type].loc[start:end_excl], - timestep=start, - ) - - # calculate profit as income - running_cost from this event - duration = (end - start) / timedelta(hours=1) - order_profit = order["price"] * order["volume"] * duration - - # calculate opportunity cost - # as the loss of income we have because we are not running at full power - price_difference = order["price"] - marginal_cost - - order_opportunity_cost = ( - price_difference - * ( - unit.max_power - unit.outputs[product_type].loc[start:end_excl] - ).sum() - * duration - ) - - # if our opportunity costs are negative, we did not miss an opportunity to earn money and we set them to 0 - order_opportunity_cost = max(order_opportunity_cost, 0) - - # collect profit and opportunity cost for all orders - opportunity_cost += order_opportunity_cost - profit += order_profit - - # consideration of start-up costs, which are evenly divided between the - # upward and downward regulation events - if ( - unit.outputs[product_type].loc[start] != 0 - and unit.outputs[product_type].loc[start - unit.index.freq] == 0 - ): - profit = profit - unit.hot_start_cost / 2 - elif ( - unit.outputs[product_type].loc[start] == 0 - and unit.outputs[product_type].loc[start - unit.index.freq] != 0 - ): - profit = profit - unit.hot_start_cost / 2 - - # --------------------------- - # 4.1 Calculate Reward - # The straight forward implemntation would be reward = profit, yet we would like to give the agent more guidance - # in the learning process, so we add a regret term to the reward, which is the opportunity cost - # define the reward and scale it - - # reward = ? - - scaling = 0.1 / unit.max_power - regret_scale = 0.2 - reward = float(profit - regret_scale * opportunity_cost) * scaling - - # store results in unit outputs which are written to database by unit operator - unit.outputs["profit"].loc[start:end_excl] += float(profit) - unit.outputs["reward"].loc[start:end_excl] = reward - unit.outputs["regret"].loc[start:end_excl] = float(opportunity_cost) - unit.outputs["learning_mode"].loc[start:end_excl] = self.learning_mode - - def load_actor_params(self, load_path): - """ - Load actor parameters - - :param simulation_id: Simulation ID - :type simulation_id: str - """ - directory = f"{load_path}/actors/actor_{self.unit_id}.pt" - - params = th.load(directory) - - self.actor = Actor(self.obs_dim, self.act_dim, self.float_type) - self.actor.load_state_dict(params["actor"]) - - if self.learning_mode: - self.actor_target = Actor(self.obs_dim, self.act_dim, self.float_type) - self.actor_target.load_state_dict(params["actor_target"]) - self.actor_target.eval() - self.actor.optimizer.load_state_dict(params["actor_optimizer"]) diff --git a/workshop/inputs/learning_scenario_1/config.yml b/workshop/inputs/learning_scenario_1/config.yml deleted file mode 100644 index 6002ef3e..00000000 --- a/workshop/inputs/learning_scenario_1/config.yml +++ /dev/null @@ -1,43 +0,0 @@ -base: - start_date: 2019-03-01 00:00 - end_date: 2019-05-01 00:00 - time_step: 1h - save_frequency_hours: Null - - learning_config: - observation_dimension: 50 - action_dimension: 2 - continue_learning: False - load_model_path: None - max_bid_price: 100 - learning_mode: True - algorithm: matd3 - learning_rate: 0.001 - training_episodes: 100 - collecting_initial_experience: 5 - train_freq: 24 - gradient_steps: -1 - batch_size: 256 - gamma: 0.99 - device: cpu - noise_sigma: 0.1 - noise_scale: 1 - noise_dt: 1 - validation_episodes_interval: 5 - - markets_config: - EOM: - operator: EOM_operator - product_type: energy - products: - - duration: 1h - count: 1 - first_delivery: 1h - opening_frequency: 1h - opening_duration: 1h - volume_unit: MWh - maximum_bid_volume: 100000 - maximum_bid_price: 3000 - minimum_bid_price: -500 - price_unit: EUR/MWh - market_mechanism: pay_as_clear diff --git a/workshop/inputs/learning_scenario_1/demand_df.csv b/workshop/inputs/learning_scenario_1/demand_df.csv deleted file mode 100644 index 146eff88..00000000 --- a/workshop/inputs/learning_scenario_1/demand_df.csv +++ /dev/null @@ -1,35041 +0,0 @@ -datetime,demand_EOM -2019-01-01 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00:15:00,50 -2019-12-31 00:30:00,50 -2019-12-31 00:45:00,50 -2019-12-31 01:00:00,50 -2019-12-31 01:15:00,50 -2019-12-31 01:30:00,50 -2019-12-31 01:45:00,50 -2019-12-31 02:00:00,50 -2019-12-31 02:15:00,50 -2019-12-31 02:30:00,50 -2019-12-31 02:45:00,50 -2019-12-31 03:00:00,50 -2019-12-31 03:15:00,50 -2019-12-31 03:30:00,50 -2019-12-31 03:45:00,50 -2019-12-31 04:00:00,50 -2019-12-31 04:15:00,50 -2019-12-31 04:30:00,50 -2019-12-31 04:45:00,50 -2019-12-31 05:00:00,50 -2019-12-31 05:15:00,50 -2019-12-31 05:30:00,50 -2019-12-31 05:45:00,50 -2019-12-31 06:00:00,50 -2019-12-31 06:15:00,50 -2019-12-31 06:30:00,50 -2019-12-31 06:45:00,50 -2019-12-31 07:00:00,50 -2019-12-31 07:15:00,50 -2019-12-31 07:30:00,50 -2019-12-31 07:45:00,50 -2019-12-31 08:00:00,50 -2019-12-31 08:15:00,50 -2019-12-31 08:30:00,50 -2019-12-31 08:45:00,50 -2019-12-31 09:00:00,50 -2019-12-31 09:15:00,50 -2019-12-31 09:30:00,50 -2019-12-31 09:45:00,50 -2019-12-31 10:00:00,50 -2019-12-31 10:15:00,50 -2019-12-31 10:30:00,50 -2019-12-31 10:45:00,50 -2019-12-31 11:00:00,50 -2019-12-31 11:15:00,50 -2019-12-31 11:30:00,50 -2019-12-31 11:45:00,50 -2019-12-31 12:00:00,50 -2019-12-31 12:15:00,50 -2019-12-31 12:30:00,50 -2019-12-31 12:45:00,50 -2019-12-31 13:00:00,50 -2019-12-31 13:15:00,50 -2019-12-31 13:30:00,50 -2019-12-31 13:45:00,50 -2019-12-31 14:00:00,50 -2019-12-31 14:15:00,50 -2019-12-31 14:30:00,50 -2019-12-31 14:45:00,50 -2019-12-31 15:00:00,50 -2019-12-31 15:15:00,50 -2019-12-31 15:30:00,50 -2019-12-31 15:45:00,50 -2019-12-31 16:00:00,50 -2019-12-31 16:15:00,50 -2019-12-31 16:30:00,50 -2019-12-31 16:45:00,50 -2019-12-31 17:00:00,50 -2019-12-31 17:15:00,50 -2019-12-31 17:30:00,50 -2019-12-31 17:45:00,50 -2019-12-31 18:00:00,50 -2019-12-31 18:15:00,50 -2019-12-31 18:30:00,50 -2019-12-31 18:45:00,50 -2019-12-31 19:00:00,50 -2019-12-31 19:15:00,50 -2019-12-31 19:30:00,50 -2019-12-31 19:45:00,50 -2019-12-31 20:00:00,50 -2019-12-31 20:15:00,50 -2019-12-31 20:30:00,50 -2019-12-31 20:45:00,50 -2019-12-31 21:00:00,50 -2019-12-31 21:15:00,50 -2019-12-31 21:30:00,50 -2019-12-31 21:45:00,50 -2019-12-31 22:00:00,50 -2019-12-31 22:15:00,50 -2019-12-31 22:30:00,50 -2019-12-31 22:45:00,50 -2019-12-31 23:00:00,50 -2019-12-31 23:15:00,50 -2019-12-31 23:30:00,50 -2019-12-31 23:45:00,50 diff --git a/workshop/inputs/simple_scenario/demand_units.csv b/workshop/inputs/simple_scenario/demand_units.csv deleted file mode 100644 index 5a392549..00000000 --- a/workshop/inputs/simple_scenario/demand_units.csv +++ /dev/null @@ -1,2 +0,0 @@ -name,technology,bidding_energy,max_power,min_power,unit_operator -demand_EOM,inflex_demand,naive,1000000,0,eom_de diff --git a/workshop/inputs/simple_scenario/electrolyser_units.csv b/workshop/inputs/simple_scenario/electrolyser_units.csv deleted file mode 100644 index ffd35732..00000000 --- a/workshop/inputs/simple_scenario/electrolyser_units.csv +++ /dev/null @@ -1,2 +0,0 @@ -name,technology,bidding_energy,max_power,min_power,efficiency,fixed_cost,conversion_factor,unit_operator -elektrolyser_01,electrolyser,electrolyser_naive,50,10,0.85,10,5,electrolyser_operator diff --git a/workshop/inputs/simple_scenario/fuel_prices_df.csv b/workshop/inputs/simple_scenario/fuel_prices_df.csv deleted file mode 100644 index 6901c8eb..00000000 --- a/workshop/inputs/simple_scenario/fuel_prices_df.csv +++ /dev/null @@ -1,2 +0,0 @@ -fuel,uranium,lignite,hard coal,natural gas,oil,biomass,co2 -price,1,2,10,25,40,20,25 diff --git a/workshop/inputs/simple_scenario/powerplant_units.csv b/workshop/inputs/simple_scenario/powerplant_units.csv deleted file mode 100644 index 6adead9e..00000000 --- a/workshop/inputs/simple_scenario/powerplant_units.csv +++ /dev/null @@ -1,2 +0,0 @@ -name,technology,bidding_energy,fuel_type,emission_factor,max_power,min_power,efficiency,fixed_cost,unit_operator -power_plant_01,wind turbine,naive,renewable,0.0,100.0,0,1,5,power_plant_operator diff --git a/workshop/main.py b/workshop/main.py deleted file mode 100644 index eef12aef..00000000 --- a/workshop/main.py +++ /dev/null @@ -1,57 +0,0 @@ -# %% -import logging -import os - -from assume import World, load_scenario_folder, run_learning - -log = logging.getLogger(__name__) - -csv_path = "./workshop/outputs" -os.makedirs(csv_path, exist_ok=True) - -os.makedirs("./workshop/local_db", exist_ok=True) - -# %% -if __name__ == "__main__": - """ - Available examples: - - local_db: without database and grafana - - timescale: with database and grafana (note: you need docker installed) - """ - data_format = "timescale" # "local_db" or "timescale" - - if data_format == "local_db": - db_uri = "sqlite:///./workshop/local_db/assume_db.db" - elif data_format == "timescale": - db_uri = "postgresql://assume:assume@localhost:5432/assume" - - input_path = "workshop/inputs" - scenario = "learning_scenario_1" - study_case = "base" - - # create world - world = World(database_uri=db_uri, export_csv_path=csv_path) - - # you can also add custom bidding strategies as follows: - from bidding_strategy import RLStrategy - - world.bidding_strategies["pp_learning"] = RLStrategy - - # load scenario - load_scenario_folder( - world, - inputs_path=input_path, - scenario=scenario, - study_case=study_case, - ) - - if world.learning_config.get("learning_mode", False): - # run learning if learning mode is enabled - run_learning( - world, - inputs_path=input_path, - scenario=scenario, - study_case=study_case, - ) - - world.run() From 839da75ff71418fa428340a1edee50ad59f04619 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Nick Harder Date: Sat, 23 Sep 2023 12:30:06 +0200 Subject: [PATCH 4/9] -fixed execution on cuda -removed the float16 option -as this requires deeper changes -fixed pandas future warning in outputs -when df is empty --- assume/common/base.py | 6 ++--- assume/common/outputs.py | 4 ++++ assume/common/scenario_loader.py | 5 ++-- assume/common/units_operator.py | 2 +- .../algorithms/base_algorithm.py | 10 ++++---- .../algorithms/matd3.py | 4 ++-- assume/reinforcement_learning/buffer.py | 7 ++++-- .../reinforcement_learning/learning_role.py | 23 +++++++++++-------- assume/strategies/learning_strategies.py | 13 +++++++---- 9 files changed, 44 insertions(+), 30 deletions(-) diff --git a/assume/common/base.py b/assume/common/base.py index 5627eb66..092fb01a 100644 --- a/assume/common/base.py +++ b/assume/common/base.py @@ -685,8 +685,8 @@ class LearningConfig(TypedDict): :type learning_rate: float :param training_episodes: The number of training episodes. :type training_episodes: int - :param episodes_collecting_initial_experience: The number of episodes collecting initial experience. - :type episodes_collecting_initial_experience: int + :param episodes_initial_experience: The number of episodes collecting initial experience. + :type episodes_initial_experience: int :param train_freq: The training frequency. :type train_freq: int :param gradient_steps: The number of gradient steps. @@ -716,7 +716,7 @@ class LearningConfig(TypedDict): algorithm: str learning_rate: float training_episodes: int - episodes_collecting_initial_experience: int + episodes_initial_experience: int train_freq: int gradient_steps: int batch_size: int diff --git a/assume/common/outputs.py b/assume/common/outputs.py index 4fcd16dd..dd92b6e3 100644 --- a/assume/common/outputs.py +++ b/assume/common/outputs.py @@ -202,7 +202,11 @@ async def store_dfs(self): for table in self.write_dfs.keys(): if len(self.write_dfs[table]) == 0: continue + + # exclude all empty dataframes from self.write_dfs[table] + self.write_dfs[table] = [df for df in self.write_dfs[table] if not df.empty] df = pd.concat(self.write_dfs[table], axis=0) + df.reset_index() if df.empty: continue diff --git a/assume/common/scenario_loader.py b/assume/common/scenario_loader.py index fda69294..0aca4d48 100644 --- a/assume/common/scenario_loader.py +++ b/assume/common/scenario_loader.py @@ -559,6 +559,7 @@ def run_learning(world: World, inputs_path: str, scenario: str, study_case: str) act_dim=world.learning_role.act_dim, n_rl_units=len(world.learning_role.rl_strats), device=world.learning_role.device, + float_type=world.learning_role.float_type, ) actors_and_critics = None world.output_role.del_similar_runs() @@ -584,7 +585,7 @@ def run_learning(world: World, inputs_path: str, scenario: str, study_case: str) world.learning_role.buffer = buffer world.learning_role.episodes_done = episode - if episode + 1 >= world.learning_role.episodes_collecting_initial_experience: + if episode + 1 > world.learning_role.episodes_initial_experience: world.learning_role.turn_off_initial_exploration() world.run() @@ -623,7 +624,7 @@ def run_learning(world: World, inputs_path: str, scenario: str, study_case: str) # as long as we do not skip setup container should be handled correctly # if enough initial experience was collected according to specifications in learning config # turn off initial exploration and go into full learning mode - if episode + 1 >= world.learning_role.episodes_collecting_initial_experience: + if episode + 1 >= world.learning_role.episodes_initial_experience: world.learning_role.turn_off_initial_exploration() # container shutdown implicitly with new initialisation diff --git a/assume/common/units_operator.py b/assume/common/units_operator.py index 69ab74c8..db6215c4 100644 --- a/assume/common/units_operator.py +++ b/assume/common/units_operator.py @@ -428,7 +428,7 @@ def write_to_learning( logger.error("tried writing learning_params, but torch is not installed") all_actions = np.zeros((learning_unit_count, act_dim)) return - + all_observations = th.zeros((learning_unit_count, obs_dim), device=device) all_actions = th.zeros((learning_unit_count, act_dim), device=device) diff --git a/assume/reinforcement_learning/algorithms/base_algorithm.py b/assume/reinforcement_learning/algorithms/base_algorithm.py index 8e8f8fda..608320ed 100644 --- a/assume/reinforcement_learning/algorithms/base_algorithm.py +++ b/assume/reinforcement_learning/algorithms/base_algorithm.py @@ -11,8 +11,8 @@ class RLAlgorithm: :type learning_role: Learning Role object :param learning_rate: learning rate for adam optimizer :type learning_rate: float - :param episodes_collecting_initial_experience: how many steps of the model to collect transitions for before learning starts - :type episodes_collecting_initial_experience: int + :param episodes_initial_experience: how many steps of the model to collect transitions for before learning starts + :type episodes_initial_experience: int :param batch_size: Minibatch size for each gradient update :type batch_size: int :param tau: the soft update coefficient ("Polyak update", between 0 and 1) @@ -34,7 +34,7 @@ def __init__( # init learning_role as object of Learning class learning_role, learning_rate=1e-4, - episodes_collecting_initial_experience=100, + episodes_initial_experience=100, batch_size=1024, tau=0.005, gamma=0.99, @@ -47,9 +47,7 @@ def __init__( self.learning_role = learning_role self.learning_rate = learning_rate - self.episodes_collecting_initial_experience = ( - episodes_collecting_initial_experience - ) + self.episodes_initial_experience = episodes_initial_experience self.batch_size = batch_size self.gamma = gamma self.tau = tau diff --git a/assume/reinforcement_learning/algorithms/matd3.py b/assume/reinforcement_learning/algorithms/matd3.py index 97731deb..de93537c 100644 --- a/assume/reinforcement_learning/algorithms/matd3.py +++ b/assume/reinforcement_learning/algorithms/matd3.py @@ -26,7 +26,7 @@ def __init__( self, learning_role, learning_rate=1e-4, - episodes_collecting_initial_experience=100, + episodes_initial_experience=100, batch_size=1024, tau=0.005, gamma=0.99, @@ -38,7 +38,7 @@ def __init__( super().__init__( learning_role, learning_rate, - episodes_collecting_initial_experience, + episodes_initial_experience, batch_size, tau, gamma, diff --git a/assume/reinforcement_learning/buffer.py b/assume/reinforcement_learning/buffer.py index 24a8267e..43bedec7 100644 --- a/assume/reinforcement_learning/buffer.py +++ b/assume/reinforcement_learning/buffer.py @@ -26,6 +26,7 @@ def __init__( act_dim: int, n_rl_units: int, device: str, + float_type, ): self.buffer_size = buffer_size self.obs_dim = obs_dim @@ -35,8 +36,10 @@ def __init__( self.full = False self.device = device - self.np_float_type = np.float16 if self.device.type == "cuda" else np.float32 - self.th_float_type = th.half if self.device.type == "cuda" else th.float + + # future: use float16 for GPU + self.np_float_type = np.float16 if float_type == th.float16 else np.float32 + self.th_float_type = float_type self.n_rl_units = n_rl_units diff --git a/assume/reinforcement_learning/learning_role.py b/assume/reinforcement_learning/learning_role.py index abad311a..75aad8f5 100644 --- a/assume/reinforcement_learning/learning_role.py +++ b/assume/reinforcement_learning/learning_role.py @@ -61,12 +61,17 @@ def __init__( else "cpu" ) self.device = th.device(cuda_device if th.cuda.is_available() else "cpu") - self.float_type = th.float16 if "cuda" in cuda_device else th.float + + # future: add option to choose between float16 and float32 + # float_type = learning_config.get("float_type", "float32") + self.float_type = th.float + th.backends.cuda.matmul.allow_tf32 = True + th.backends.cudnn.allow_tf32 = True self.learning_rate = learning_config.get("learning_rate", 1e-4) - self.episodes_collecting_initial_experience = learning_config.get( - "episodes_collecting_initial_experience", 5 + self.episodes_initial_experience = learning_config.get( + "episodes_initial_experience", 5 ) self.train_freq = learning_config.get("train_freq", 1) self.gradient_steps = ( @@ -166,7 +171,7 @@ def create_learning_algorithm(self, algorithm: RLAlgorithm): self.rl_algorithm = TD3( learning_role=self, learning_rate=self.learning_rate, - episodes_collecting_initial_experience=self.episodes_collecting_initial_experience, + episodes_initial_experience=self.episodes_initial_experience, gradient_steps=self.gradient_steps, batch_size=self.batch_size, gamma=self.gamma, @@ -185,7 +190,7 @@ async def update_policy(self) -> None: Note: This method is typically scheduled to run periodically during training to continuously improve the agent's policy. """ - if self.episodes_done > self.episodes_collecting_initial_experience: + if self.episodes_done > self.episodes_initial_experience: self.rl_algorithm.update_policy() # TODO: add evaluation function @@ -437,12 +442,12 @@ def create_actors(self) -> None: The created actor networks are associated with each unit strategy and stored as attributes. """ for _, unit_strategy in self.rl_strats.items(): - unit_strategy.actor = Actor(self.obs_dim, self.act_dim, self.float_type).to( - self.device - ) + unit_strategy.actor = Actor( + obs_dim=self.obs_dim, act_dim=self.act_dim, float_type=self.float_type + ).to(self.device) unit_strategy.actor_target = Actor( - self.obs_dim, self.act_dim, self.float_type + obs_dim=self.obs_dim, act_dim=self.act_dim, float_type=self.float_type ).to(self.device) unit_strategy.actor_target.load_state_dict(unit_strategy.actor.state_dict()) unit_strategy.actor_target.train(mode=False) diff --git a/assume/strategies/learning_strategies.py b/assume/strategies/learning_strategies.py index 357812e0..eeb6e030 100644 --- a/assume/strategies/learning_strategies.py +++ b/assume/strategies/learning_strategies.py @@ -39,15 +39,18 @@ def __init__(self, *args, **kwargs): self.max_bid_price = kwargs.get("max_bid_price", 100) self.max_demand = kwargs.get("max_demand", 10e3) + # tells us whether we are training the agents or just executing per-learnind stategies + self.learning_mode = kwargs.get("learning_mode", False) + # sets the devide of the actor network device = kwargs.get("device", "cpu") self.device = th.device(device if th.cuda.is_available() else "cpu") + if not self.learning_mode: + self.device = th.device("cpu") - float_type = kwargs.get("float_type", "float32") - self.float_type = th.float if float_type == "float32" else th.float16 - - # tells us whether we are training the agents or just executing per-learnind stategies - self.learning_mode = kwargs.get("learning_mode", False) + # future: add option to choose between float16 and float32 + # float_type = kwargs.get("float_type", "float32") + self.float_type = th.float # for definition of observation space self.foresight = kwargs.get("foresight", 24) From cf0674b35c038bc962165b12cb611d527a17a2af Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Nick Harder Date: Sat, 23 Sep 2023 12:41:54 +0200 Subject: [PATCH 5/9] -fixed tests --- tests/test_rl_buffer.py | 8 +++++++- 1 file changed, 7 insertions(+), 1 deletion(-) diff --git a/tests/test_rl_buffer.py b/tests/test_rl_buffer.py index e4e2df23..d0466d20 100644 --- a/tests/test_rl_buffer.py +++ b/tests/test_rl_buffer.py @@ -12,7 +12,12 @@ @pytest.mark.require_learning def test_replay_buffer_init(): buffer = ReplayBuffer( - 10, obs_dim=2, act_dim=3, n_rl_units=4, device=th.device("cpu") + 10, + obs_dim=2, + act_dim=3, + n_rl_units=4, + device=th.device("cpu"), + float_type=th.float, ) assert buffer.rewards.shape == (10, 4) @@ -33,6 +38,7 @@ def test_replay_buffer_add(): act_dim=act_dim, n_rl_units=n_rl_units, device=th.device("cpu"), + float_type=th.float, ) obs = np.ones((n_rl_units, obs_dim)) actions = np.ones((n_rl_units, act_dim)) From 75b093e7e64bbf6399ecdd8566f278ce91fb05e5 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Nick Harder <56074305+nick-harder@users.noreply.github.com> Date: Mon, 25 Sep 2023 10:24:50 +0200 Subject: [PATCH 6/9] Update assume/common/units_operator.py Co-authored-by: Florian Maurer --- assume/common/units_operator.py | 2 +- 1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-) diff --git a/assume/common/units_operator.py b/assume/common/units_operator.py index db6215c4..98ac0fd0 100644 --- a/assume/common/units_operator.py +++ b/assume/common/units_operator.py @@ -433,7 +433,7 @@ def write_to_learning( all_actions = th.zeros((learning_unit_count, act_dim), device=device) i = 0 - for _, unit in self.units.items(): + for unit in self.units.values(): # rl only for energy market for now! if isinstance( unit.bidding_strategies.get(marketconfig.product_type), From 4d945860d740fce8ac283a67aceef44fb998da0b Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Nick Harder Date: Mon, 25 Sep 2023 10:39:41 +0200 Subject: [PATCH 7/9] -run eval only after init experience collection --- assume/common/base.py | 6 +++--- assume/common/scenario_loader.py | 8 +++++--- .../algorithms/base_algorithm.py | 12 +++++++----- assume/reinforcement_learning/algorithms/matd3.py | 4 ++-- assume/reinforcement_learning/learning_role.py | 8 ++++---- 5 files changed, 21 insertions(+), 17 deletions(-) diff --git a/assume/common/base.py b/assume/common/base.py index 092fb01a..5627eb66 100644 --- a/assume/common/base.py +++ b/assume/common/base.py @@ -685,8 +685,8 @@ class LearningConfig(TypedDict): :type learning_rate: float :param training_episodes: The number of training episodes. :type training_episodes: int - :param episodes_initial_experience: The number of episodes collecting initial experience. - :type episodes_initial_experience: int + :param episodes_collecting_initial_experience: The number of episodes collecting initial experience. + :type episodes_collecting_initial_experience: int :param train_freq: The training frequency. :type train_freq: int :param gradient_steps: The number of gradient steps. @@ -716,7 +716,7 @@ class LearningConfig(TypedDict): algorithm: str learning_rate: float training_episodes: int - episodes_initial_experience: int + episodes_collecting_initial_experience: int train_freq: int gradient_steps: int batch_size: int diff --git a/assume/common/scenario_loader.py b/assume/common/scenario_loader.py index 0aca4d48..eb4e6842 100644 --- a/assume/common/scenario_loader.py +++ b/assume/common/scenario_loader.py @@ -585,7 +585,7 @@ def run_learning(world: World, inputs_path: str, scenario: str, study_case: str) world.learning_role.buffer = buffer world.learning_role.episodes_done = episode - if episode + 1 > world.learning_role.episodes_initial_experience: + if episode + 1 > world.learning_role.episodes_collecting_initial_experience: world.learning_role.turn_off_initial_exploration() world.run() @@ -594,7 +594,9 @@ def run_learning(world: World, inputs_path: str, scenario: str, study_case: str) world.learning_role.training_episodes, world.learning_config.get("validation_episodes_interval", 5), ) - if (episode + 1) % validation_interval == 0: + if (episode + 1) % validation_interval == 0 and ( + episode + 1 + ) > world.learning_role.episodes_collecting_initial_experience: old_path = world.learning_config["load_learned_path"] new_path = f"{old_path}_eval" # save validation params in validation path @@ -624,7 +626,7 @@ def run_learning(world: World, inputs_path: str, scenario: str, study_case: str) # as long as we do not skip setup container should be handled correctly # if enough initial experience was collected according to specifications in learning config # turn off initial exploration and go into full learning mode - if episode + 1 >= world.learning_role.episodes_initial_experience: + if episode + 1 >= world.learning_role.episodes_collecting_initial_experience: world.learning_role.turn_off_initial_exploration() # container shutdown implicitly with new initialisation diff --git a/assume/reinforcement_learning/algorithms/base_algorithm.py b/assume/reinforcement_learning/algorithms/base_algorithm.py index 608320ed..1ab0e8fb 100644 --- a/assume/reinforcement_learning/algorithms/base_algorithm.py +++ b/assume/reinforcement_learning/algorithms/base_algorithm.py @@ -11,8 +11,8 @@ class RLAlgorithm: :type learning_role: Learning Role object :param learning_rate: learning rate for adam optimizer :type learning_rate: float - :param episodes_initial_experience: how many steps of the model to collect transitions for before learning starts - :type episodes_initial_experience: int + :param episodes_collecting_initial_experience: how many steps of the model to collect transitions for before learning starts + :type episodes_collecting_initial_experience: int :param batch_size: Minibatch size for each gradient update :type batch_size: int :param tau: the soft update coefficient ("Polyak update", between 0 and 1) @@ -34,7 +34,7 @@ def __init__( # init learning_role as object of Learning class learning_role, learning_rate=1e-4, - episodes_initial_experience=100, + episodes_collecting_initial_experience=100, batch_size=1024, tau=0.005, gamma=0.99, @@ -47,7 +47,9 @@ def __init__( self.learning_role = learning_role self.learning_rate = learning_rate - self.episodes_initial_experience = episodes_initial_experience + self.episodes_collecting_initial_experience = ( + episodes_collecting_initial_experience + ) self.batch_size = batch_size self.gamma = gamma self.tau = tau @@ -67,6 +69,6 @@ def __init__( self.unique_obs_len = 8 def update_policy(self): - self.logger.error( + logger.error( "No policy update function of the used Rl algorithm was defined. Please define how the policies should be updated in the specific algorithm you use" ) diff --git a/assume/reinforcement_learning/algorithms/matd3.py b/assume/reinforcement_learning/algorithms/matd3.py index de93537c..97731deb 100644 --- a/assume/reinforcement_learning/algorithms/matd3.py +++ b/assume/reinforcement_learning/algorithms/matd3.py @@ -26,7 +26,7 @@ def __init__( self, learning_role, learning_rate=1e-4, - episodes_initial_experience=100, + episodes_collecting_initial_experience=100, batch_size=1024, tau=0.005, gamma=0.99, @@ -38,7 +38,7 @@ def __init__( super().__init__( learning_role, learning_rate, - episodes_initial_experience, + episodes_collecting_initial_experience, batch_size, tau, gamma, diff --git a/assume/reinforcement_learning/learning_role.py b/assume/reinforcement_learning/learning_role.py index 75aad8f5..d203ad33 100644 --- a/assume/reinforcement_learning/learning_role.py +++ b/assume/reinforcement_learning/learning_role.py @@ -70,8 +70,8 @@ def __init__( th.backends.cudnn.allow_tf32 = True self.learning_rate = learning_config.get("learning_rate", 1e-4) - self.episodes_initial_experience = learning_config.get( - "episodes_initial_experience", 5 + self.episodes_collecting_initial_experience = learning_config.get( + "episodes_collecting_initial_experience", 5 ) self.train_freq = learning_config.get("train_freq", 1) self.gradient_steps = ( @@ -171,7 +171,7 @@ def create_learning_algorithm(self, algorithm: RLAlgorithm): self.rl_algorithm = TD3( learning_role=self, learning_rate=self.learning_rate, - episodes_initial_experience=self.episodes_initial_experience, + episodes_collecting_initial_experience=self.episodes_collecting_initial_experience, gradient_steps=self.gradient_steps, batch_size=self.batch_size, gamma=self.gamma, @@ -190,7 +190,7 @@ async def update_policy(self) -> None: Note: This method is typically scheduled to run periodically during training to continuously improve the agent's policy. """ - if self.episodes_done > self.episodes_initial_experience: + if self.episodes_done > self.episodes_collecting_initial_experience: self.rl_algorithm.update_policy() # TODO: add evaluation function From 8b17b3e816ab62fa8d5dd28904b29070602ec844 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Nick Harder Date: Mon, 25 Sep 2023 11:09:29 +0200 Subject: [PATCH 8/9] -fixing evaluation periods and tests --- assume/strategies/learning_strategies.py | 2 +- examples/inputs/example_01_rl/config.yaml | 8 ++++---- 2 files changed, 5 insertions(+), 5 deletions(-) diff --git a/assume/strategies/learning_strategies.py b/assume/strategies/learning_strategies.py index eeb6e030..f32a0939 100644 --- a/assume/strategies/learning_strategies.py +++ b/assume/strategies/learning_strategies.py @@ -58,7 +58,7 @@ def __init__(self, *args, **kwargs): if self.learning_mode: self.learning_role = None self.collect_initial_experience_mode = kwargs.get( - "collecting_initial_experience", True + "episodes_collecting_initial_experience", True ) self.action_noise = NormalActionNoise( diff --git a/examples/inputs/example_01_rl/config.yaml b/examples/inputs/example_01_rl/config.yaml index 36ca5251..636d1bdb 100644 --- a/examples/inputs/example_01_rl/config.yaml +++ b/examples/inputs/example_01_rl/config.yaml @@ -14,7 +14,7 @@ base: algorithm: matd3 learning_rate: 0.001 training_episodes: 30 - collecting_initial_experience: 2 + episodes_collecting_initial_experience: 2 train_freq: 24 gradient_steps: -1 batch_size: 128 @@ -58,8 +58,8 @@ tiny: learning_mode: True algorithm: matd3 learning_rate: 0.001 - training_episodes: 2 - collecting_initial_experience: 1 + training_episodes: 3 + episodes_collecting_initial_experience: 1 train_freq: 24 gradient_steps: -1 batch_size: 128 @@ -68,7 +68,7 @@ tiny: noise_sigma: 0.1 noise_scale: 1 noise_dt: 1 - validation_episodes_interval: 10 + validation_episodes_interval: 1 markets_config: EOM: From b2869340bf8bb205dbc838ea9dce8806fcf9d54f Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Florian Maurer Date: Mon, 25 Sep 2023 12:06:31 +0200 Subject: [PATCH 9/9] proper fix for future warning on empty dfs --- assume/common/outputs.py | 6 ++---- 1 file changed, 2 insertions(+), 4 deletions(-) diff --git a/assume/common/outputs.py b/assume/common/outputs.py index dd92b6e3..9d34b4ef 100644 --- a/assume/common/outputs.py +++ b/assume/common/outputs.py @@ -203,10 +203,7 @@ async def store_dfs(self): if len(self.write_dfs[table]) == 0: continue - # exclude all empty dataframes from self.write_dfs[table] - self.write_dfs[table] = [df for df in self.write_dfs[table] if not df.empty] df = pd.concat(self.write_dfs[table], axis=0) - df.reset_index() if df.empty: continue @@ -322,7 +319,8 @@ def write_market_dispatch(self, data): """ df = pd.DataFrame(data, columns=["datetime", "power", "market_id", "unit_id"]) df["simulation"] = self.simulation_id - self.write_dfs["market_dispatch"].append(df) + if not df.empty: + self.write_dfs["market_dispatch"].append(df) def write_unit_dispatch(self, data): """