From 9b125fc4d390af383713771c86a914fc40e026c0 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: kim-mskw Date: Sun, 22 Oct 2023 11:46:29 +0200 Subject: [PATCH 01/11] Made a first suggestion for a learning dokumentation. Added a paragraph for the provided exampels and uploaded the workshop examples as proper examples in the folder. --- docs/source/example_simulations.rst | 24 + docs/source/img/ActorOutput.JPG | Bin 0 -> 95002 bytes docs/source/img/ActorTask.JPG | Bin 0 -> 104097 bytes docs/source/img/CriticTask.JPG | Bin 0 -> 114181 bytes docs/source/learning.rst | 161 + examples/examples.py | 3 +- examples/inputs/example_02a/config.yaml | 43 + examples/inputs/example_02a/demand_df.csv | 35041 ++++++++++++++++ examples/inputs/example_02a/demand_units.csv | 2 + .../inputs/example_02a/fuel_prices_df.csv | 2 + .../inputs/example_02a/powerplant_units.csv | 8 + examples/inputs/example_02b/config.yaml | 43 + examples/inputs/example_02b/demand_df.csv | 35041 ++++++++++++++++ examples/inputs/example_02b/demand_units.csv | 2 + .../inputs/example_02b/fuel_prices_df.csv | 2 + .../inputs/example_02b/powerplant_units.csv | 12 + 16 files changed, 70383 insertions(+), 1 deletion(-) create mode 100644 docs/source/example_simulations.rst create mode 100644 docs/source/img/ActorOutput.JPG create mode 100644 docs/source/img/ActorTask.JPG create mode 100644 docs/source/img/CriticTask.JPG create mode 100644 docs/source/learning.rst create mode 100644 examples/inputs/example_02a/config.yaml create mode 100644 examples/inputs/example_02a/demand_df.csv create mode 100644 examples/inputs/example_02a/demand_units.csv create mode 100644 examples/inputs/example_02a/fuel_prices_df.csv create mode 100644 examples/inputs/example_02a/powerplant_units.csv create mode 100644 examples/inputs/example_02b/config.yaml create mode 100644 examples/inputs/example_02b/demand_df.csv create mode 100644 examples/inputs/example_02b/demand_units.csv create mode 100644 examples/inputs/example_02b/fuel_prices_df.csv create mode 100644 examples/inputs/example_02b/powerplant_units.csv diff --git a/docs/source/example_simulations.rst b/docs/source/example_simulations.rst new file mode 100644 index 00000000..3bfc5a29 --- /dev/null +++ b/docs/source/example_simulations.rst @@ -0,0 +1,24 @@ +Example Simulations +===================== + +While the modeller can define her own input data for the simulation, we provide some example simulations to get started. +Here you can find an overview of the different exampels provided. + + + + + ============================ ============================= ===================================================== + example name input files description + ============================= ============================= ===================================================== + small example_01a The dimension of the observations given to the actor in the bidding strategy. + small_dam example_01a The dimension of the observations given to the actor in the bidding strategy. + small_with_opt_clearing example_01a The dimension of the observations given to the actor in the bidding strategy. + small_with_BB example_01e The dimension of the actors made by the actor, which equals the output neurons of the actor neuronal net. + small_with_vre example_01b Whether to use pre-learned strategies and then continue learning. + example_01c If pre-learned strategies should be used, where are they stored. + + ... + + learning_small example_02a A small study with roughly 10 powerplants, where one powerplant is equiped with a learning bidding strategy and can learn to exert market power. + learning_medium example_02b A small study with roughly 10 powerplants, where multiple powerplants are equiped with a learning bidding strategy and learn that they do not have market power anymore. + ============================= ===================================================== diff --git a/docs/source/img/ActorOutput.JPG b/docs/source/img/ActorOutput.JPG new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..010ac61f0cec4f1d4ed608ade666901ba0ebb65e GIT binary patch literal 95002 zcmeFZ2{@E*+dn=+_I(R6LJ=W*Wf>|YA!J`h$-afGF;j#hgpia`wycvq>)0tGdqxZ+ 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In this part of +the documentation we give a short introduction into reinforcement learning in general and then pin point you to the +relevant parts of the code. If you want an hands-on introduction check out the prepared tutorial in Colab: https://colab.research.google.com/drive/1LISiM1QvDIMXU68pJH-NqrMw5w7Awb24?usp=sharing + +The Basics of Reinforcement Learning +--------------------------- + +In general RL and deep reinforcement learning (DRL), in particular, open new prospects for agent-based electricity market modeling. +Such algorithms offer the potential for agents to learn bidding strategies in the interplay between market participants. +In contrast to traditional rule-based approaches, DRL allows for a faster adaptation of the bidding strategies to a changing market +environment, which is impossible with fixed strategies that a market modeler explicitly formulates. Hence, DRL algorithms offer the +potential for simulated electricity market agents to develop bidding strategies for future markets and test emerging markets' mechanisms +before their introduction into real-world systems. + +In the current implementation of ASSUME, we model the electricity market as a partially observable Markov game, +which is an extension of MDPs for multi-agent setups. Multi-agent DRL is understood as the simultaneous learning of multiple agents +interacting in the same environment. The Markov game for $N$ agents consists of a set of states $S$, a set of actions $A_1, ..., A_N$, +a set of observations $O_1, ..., O_N$, and a state transition function $P: S \times A_1 \times ... \times A_N \rightarrow \mathcal{P}(S)$ dependent on the state and actions of all agents. After taking action $a_i \in A_i$ in state $s_i \in S$ according to a policy $\pi_i:O_i\rightarrow A_i$, every agent $i$ is transitioned into the new state $s'_i \in S$. Each agent receives a reward $r_i$ according to the individual reward function $R_i$ and a private observation correlated with the state $o_i:S \rightarrow O_i$. Like MDP, each agent $i$ learns an optimal policy $\pi_i^*(s)$ that maximizes its expected reward. + +To enable multi-agent learning some adjustments are needed within the learning algorithm to get from the TD3 to an MATD3 algorithm. +Other authors used similar tweaks to improve the MADDPG algorithm and derive the MA-TD3 algorithm. +We'll start explaining the learning by focusing on a single agent and then extend it to multi-agent learning. + +### 1.1 Single-Agent Learning + +We use the actor-critic approach to train the learning agent. The actor-critic approach is a popular RL algorithm that uses two +neural networks: an actor network and a critic network. The actor network is responsible for selecting actions, while the critic network +evaluates the quality of the actions taken by the actor. + +##### **Actor** +The actor network is trained using the policy gradient method, which updates the weights of the actor network in the direction of the +gradient of the expected reward with respect to the network parameters: + +$\nabla_{\theta} J(\theta) = E[\nabla_{\theta} log \pi_{\theta}(a_t|s_t) * Q^{\pi}(s_t, a_t)]$ + +where $J(\theta)$ is the expected reward, $\theta$ are the weights of the actor network, $\pi_{\theta}(a_t|s_t)$ is the probability of +selecting action a_t given state $s_t$, and $Q^{\pi}(s_t, a_t)$ is the expected reward of taking action $a_t$ in state $s_t$ under +policy $\pi$. + +##### **Critic** +The critic network is trained using the temporal difference (TD) learning method, which updates the weights of the critic +network based on the difference between the estimated value of the current state and the estimated value of the next state: + +$\delta_t = r_t + \gamma * V(s_{t+1}) - V(s_t)$ + +where $\delta_t$ is the TD error, $r_t$ is the reward obtained at time step $t$, $\gamma$ is the discount factor, $V(s_t)$ is the +estimated value of state $s_t$, and $V(s_{t+1})$ is the estimated value of the next state $s_{t+1}$. + +The weights of the critic network are updated in the direction of the gradient of the mean squared TD error: + +$\nabla_{\theta} L = E[(\delta_t)^2]$ + +where L is the loss function. + +The actor and critic networks are trained simultaneously using the actor-critic algorithm, which updates the weights of +both networks at each time step. The actor-critic algorithm is a form of policy iteration, where the policy is updated based on the +estimated value function, and the value function is updated based on the. + + +### 1.2 Multi-Agent Learning + +While in a single-agent setup, the state transition and respective reward depend only on the actions of a single agent, the state +transitions and rewards depend on the actions of all learning agents in a multi-agent setup. This makes the environment non-stationary +for a single agent, which violates the Markov property. Hence, the convergence guarantees of single-agent RL algorithms are no longer +valid. Therefore, we utilize the framework of centralized training and decentralized execution and expand upon the MADDPG algorithm. +The main idea of this approach is to use a centralized critic during the training phase, which has access to the entire +state $\textbf{S}$, and all actions $a_1, ..., a_N$, thus resolving the issue of non-stationarity, as changes in state transitions and +rewards can be explained by the actions of other agents. Meanwhile, during both training and execution, the actor has access only to its +local observations $o_i$ derived from the entire state $\textbf{S}$. + +For each agent $i$, we train two centralized critics $Q_{i,θ_1,2}(S, a_1, ..., a_N)$ together with two target critic networks. +Similar to TD3, the smaller value of the two critics and target action noise $a_i$,$k~$ is used to calculate the target $y_i,k$: + +$y_i,k = r_i,k + γ * min_j=1,2 Q_i,θ′_j(S′_k, a_1,k, ..., a_N,k, π′(o_i,k))$ + +where $r_i,k$ is the reward obtained by agent $i$ at time step $k$, $γ$ is the discount factor, $S′_k$ is the next state of the +environment, and $π′(o_i,k)$ is the target policy of agent $i$. + +The critics are trained using the mean squared Bellman error (MSBE) loss: + +$L(Q_i,θ_j) = E[(y_i,k - Q_i,θ_j(S_k, a_1,k, ..., a_N,k))^2]$ + +The actor policy of each agent is updated using the deterministic policy gradient (DPG) algorithm: + +$∇_a Q_i,θ_j(S_k, a_1,k, ..., a_N,k, π(o_i,k))|a_i,k=π(o_i,k) * ∇_θ π(o_i,k)$ + +The actor is updated similarly using only one critic network $Q_{θ1}$. These changes to the original DDPG algorithm allow increased stability and convergence of the TD3 algorithm. This is especially relevant when approaching a multi-agent RL setup, as discussed in the following section. + + + +The Leanring Implementation in ASSUME +--------------------------- +Based on the described multi-agent RL approach we integrated these functionialities in ASSUME. In general we only need to make adjustments in the bidding strategy of the power plants. +The rest of the learning capabilities are implemented in the learning role, whihc only needs to be adjusted in advanced case studies with ASSUME. + +##### **The Actor** +We will explain the way learning works in ASSUME starting from the interface to the simulation, namely the bidding strategy of the power plants. +The bidding strategy, per definition in ASSUME, defines the way we formulate bids based on the technical restricitons of the unit. +In a learning setting this is done by the actor network. Which maps the observation to an action. The observation thereby os managed and collected by the units operator as +summarized in the following picture. + +.. image:: img/ActorTask.jpg + :align: center + :width: 500px + +After the bids are formulated in the bidding strategy they are sent to the market via the units operator. + +.. image:: img/ActorOutput.jpg + :align: center + :width: 500px + +In the case you are eager to integrate differen leanring bidding strategies or equip a new unit with learning, +you need to touch these methods. To enable an easy start with the use of reinforcement learning in ASSUME we provide a tutorial in colab on github. + + +##### **The Critic** +The critic is used to calculate the loss of the actor. It constantly learn to evaluate the actions chosen by the actor +based on global information. The following graph show the information flow. + +.. image:: img/CriticTask.jpg + :align: center + :width: 500px + +##### **The Learning Role** +The learning role orchestrates the learning process. It initializes the training process and manages the expierences gained in a buffer. +Furthermore it shedules the policy updates and, hence, brings the critic and the actor together during the learning process. +Particularly this means, that at the beginning of the simulation we shedule recurrent policy updates, where the output of the critic is used as a loss +of the actor, which then updates its weights using backward propagation. + +With the learning role we can also chose which RL algorithm should be used. The algorithm and the buffer have base classes and can be customized if needed. +But without touching the code there are easy adjustments to the algorithmen that can and evantually need to be done in the config file. +The following table shows the options that can be adjusted and gives a short explanination. As the algorithm is based on stabel baselines 3, you can also look up more explanantions in their doku. + + + + ============================= ===================================================== + learning config item description + ============================= ===================================================== + observation_dimension The dimension of the observations given to the actor in the bidding strategy. + action_dimension The dimension of the actors made by the actor, which equals the output neurons of the actor neuronal net. + continue_learning Whether to use pre-learned strategies and then continue learning. + load_model_path If pre-learned strategies should be used, where are they stored. + max_bid_price The maximum bid price which limits the action of the actor to this price. + learning_mode Should we use learning mode at all? If not, the learning bidding strategy is overwritten with a default strategy. + algorithm Specifies which algorithm to use. Currently only MATD§ implemented. + learning_rate The learning rate, also know as step size, which specifies how much the new policy should be considered in the update. + training_episodes The number of training episodes, whereby one episode is the entire simulation horizon specified in the general config. + episodes_collecting_initial_experience The number of episodes collecting initial experience, whereby this means that random actions are chosen instead of using the actor network + train_freq Defines the frequency in time steps at which the actor and critic are updated. + gradient_steps The number of gradient steps. + batch_size The batch size of expirience considered from the buffer for an update. + gamma The discount factor, with which future expected rewards are considered in the decision making. + device The device to use. + noise_sigma The standard deviation of the distribution used to drwa the noise, which is added to the actions and forces exploration. noise_scale + noise_dt Determines how quickly the noise weakens over time. + noise_scale The scale of the noise, which is multiplied with the noise drawn from the distribution. + ============================= ===================================================== diff --git a/examples/examples.py b/examples/examples.py index 1c688cc3..2157bb56 100644 --- a/examples/examples.py +++ b/examples/examples.py @@ -43,7 +43,8 @@ "scenario": "example_02", "study_case": "dam_case_2019", }, - "rl": {"scenario": "example_01_rl", "study_case": "base"}, + "learning_small": {"scenario": "example_02a", "study_case": "base"}, + "learning_medium": {"scenario": "example_02b", "study_case": "base"}, } # %% diff --git a/examples/inputs/example_02a/config.yaml b/examples/inputs/example_02a/config.yaml new file mode 100644 index 00000000..199c0a84 --- /dev/null +++ b/examples/inputs/example_02a/config.yaml @@ -0,0 +1,43 @@ +base: + start_date: 2019-03-01 00:00 + end_date: 2019-04-01 00:00 + time_step: 1h + save_frequency_hours: Null + learning_mode: False + + learning_config: + observation_dimension: 50 + action_dimension: 2 + continue_learning: False + load_model_path: None + max_bid_price: 100 + algorithm: matd3 + learning_rate: 0.001 + training_episodes: 100 + episodes_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/examples/inputs/example_02a/demand_df.csv b/examples/inputs/example_02a/demand_df.csv new file mode 100644 index 00000000..146eff88 --- /dev/null +++ b/examples/inputs/example_02a/demand_df.csv @@ -0,0 +1,35041 @@ +datetime,demand_EOM +2019-01-01 00:00:00,4420.0 +2019-01-01 00:15:00,4369.6 +2019-01-01 00:30:00,4320.4 +2019-01-01 00:45:00,4300.8 +2019-01-01 01:00:00,4266.0 +2019-01-01 01:15:00,4218.0 +2019-01-01 01:30:00,4165.2 +2019-01-01 01:45:00,4071.6 +2019-01-01 02:00:00,4082.4 +2019-01-01 02:15:00,4038.8 +2019-01-01 02:30:00,3971.6 +2019-01-01 02:45:00,3952.4 +2019-01-01 03:00:00,3979.2 +2019-01-01 03:15:00,3943.2 +2019-01-01 03:30:00,3938.0 +2019-01-01 03:45:00,3935.6 +2019-01-01 04:00:00,3936.0 +2019-01-01 04:15:00,3930.0 +2019-01-01 04:30:00,3929.6 +2019-01-01 04:45:00,3913.6 +2019-01-01 05:00:00,3912.8 +2019-01-01 05:15:00,3885.6 +2019-01-01 05:30:00,3880.0 +2019-01-01 05:45:00,3848.8 +2019-01-01 06:00:00,3809.6 +2019-01-01 06:15:00,3817.2 +2019-01-01 06:30:00,3829.2 +2019-01-01 06:45:00,3811.2 +2019-01-01 07:00:00,3865.2 +2019-01-01 07:15:00,3884.0 +2019-01-01 07:30:00,3886.8 +2019-01-01 07:45:00,3922.8 +2019-01-01 08:00:00,3927.2 +2019-01-01 08:15:00,3938.4 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--git a/examples/inputs/example_02b/demand_units.csv b/examples/inputs/example_02b/demand_units.csv new file mode 100644 index 00000000..5a392549 --- /dev/null +++ b/examples/inputs/example_02b/demand_units.csv @@ -0,0 +1,2 @@ +name,technology,bidding_energy,max_power,min_power,unit_operator +demand_EOM,inflex_demand,naive,1000000,0,eom_de diff --git a/examples/inputs/example_02b/fuel_prices_df.csv b/examples/inputs/example_02b/fuel_prices_df.csv new file mode 100644 index 00000000..a597dfd3 --- /dev/null +++ b/examples/inputs/example_02b/fuel_prices_df.csv @@ -0,0 +1,2 @@ +fuel,uranium,lignite,hard coal,natural gas,oil,biomass,co2 +price,0.9,1.8,8.5,26,22,21,25 diff --git a/examples/inputs/example_02b/powerplant_units.csv b/examples/inputs/example_02b/powerplant_units.csv new file mode 100644 index 00000000..8d0fb399 --- /dev/null +++ b/examples/inputs/example_02b/powerplant_units.csv @@ -0,0 +1,12 @@ +name,technology,bidding_energy,fuel_type,emission_factor,max_power,min_power,efficiency,fixed_cost,unit_operator +pp_1,nuclear,naive,uranium,0.0,1000,1,0.36,10.0,Operator 1 +pp_2,nuclear,naive,uranium,0,1000,1,0.36,10,Operator 1 +pp_3,lignite,naive,lignite,0.406,1000,1,0.41,2.0,Operator 1 +pp_4,hard coal,naive,hard coal,0.335,1000,1,0.48,1.0,Operator 1 +pp_5,hard coal,naive,hard coal,0.335,1000,1,0.48,1.0,Operator 1 +pp_6,combined cycle gas turbine,pp_learning,natural gas,0.201,500,1,0.60,4.0,Operator 1 +pp_7,combined cycle gas turbine,pp_learning,natural gas,0.201,500,1,0.60,4.0,Operator 1 +pp_8,combined cycle gas turbine,pp_learning,natural gas,0.201,500,1,0.60,4.0,Operator 1 +pp_9,combined cycle gas turbine,pp_learning,natural gas,0.201,500,1,0.60,4.0,Operator 1 +pp_10,combined cycle gas turbine,pp_learning,natural gas,0.201,500,1,0.60,4.0,Operator 1 +pp_11,combined cycle gas turbine,naive,natural gas,0.201,5000,1,0.60,34.0,Operator 1 From 083aedd84a28ee5ce816486baec3a7fa3a4afeba Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: "Kim K. Miskiw" <117921871+kim-mskw@users.noreply.github.com> Date: Sun, 22 Oct 2023 19:03:41 +0200 Subject: [PATCH 02/11] Update learning.rst with grammaly --- docs/source/learning.rst | 50 ++++++++++++++++++++-------------------- 1 file changed, 25 insertions(+), 25 deletions(-) diff --git a/docs/source/learning.rst b/docs/source/learning.rst index 7b412586..eb188155 100644 --- a/docs/source/learning.rst +++ b/docs/source/learning.rst @@ -2,9 +2,9 @@ Reinforcement Learning ===================== One unique characteristic of ASSUME is the usage of Reinforcement Learning (RL) for the bidding of the agents. -To enable this the architecture of the simulation is designed in a way to accomodate the learning process. In this part of -the documentation we give a short introduction into reinforcement learning in general and then pin point you to the -relevant parts of the code. If you want an hands-on introduction check out the prepared tutorial in Colab: https://colab.research.google.com/drive/1LISiM1QvDIMXU68pJH-NqrMw5w7Awb24?usp=sharing +To enable this the architecture of the simulation is designed in a way to accommodate the learning process. In this part of +the documentation, we give a short introduction to reinforcement learning in general and then pinpoint you to the +relevant parts of the code. If you want a hands-on introduction check out the prepared tutorial in Colab: https://colab.research.google.com/drive/1LISiM1QvDIMXU68pJH-NqrMw5w7Awb24?usp=sharing The Basics of Reinforcement Learning --------------------------- @@ -12,7 +12,7 @@ The Basics of Reinforcement Learning In general RL and deep reinforcement learning (DRL), in particular, open new prospects for agent-based electricity market modeling. Such algorithms offer the potential for agents to learn bidding strategies in the interplay between market participants. In contrast to traditional rule-based approaches, DRL allows for a faster adaptation of the bidding strategies to a changing market -environment, which is impossible with fixed strategies that a market modeler explicitly formulates. Hence, DRL algorithms offer the +environment, which is impossible with fixed strategies that a market modeller explicitly formulates. Hence, DRL algorithms offer the potential for simulated electricity market agents to develop bidding strategies for future markets and test emerging markets' mechanisms before their introduction into real-world systems. @@ -92,15 +92,15 @@ The actor is updated similarly using only one critic network $Q_{θ1}$. These ch -The Leanring Implementation in ASSUME +The Learning Implementation in ASSUME --------------------------- -Based on the described multi-agent RL approach we integrated these functionialities in ASSUME. In general we only need to make adjustments in the bidding strategy of the power plants. -The rest of the learning capabilities are implemented in the learning role, whihc only needs to be adjusted in advanced case studies with ASSUME. +Based on the described multi-agent RL approach we integrated these functionalities in ASSUME. In general, we only need to make adjustments in the bidding strategy of the power plants. +The rest of the learning capabilities are implemented in the learning role, which only needs to be adjusted in advanced case studies with ASSUME. ##### **The Actor** We will explain the way learning works in ASSUME starting from the interface to the simulation, namely the bidding strategy of the power plants. -The bidding strategy, per definition in ASSUME, defines the way we formulate bids based on the technical restricitons of the unit. -In a learning setting this is done by the actor network. Which maps the observation to an action. The observation thereby os managed and collected by the units operator as +The bidding strategy, per definition in ASSUME, defines the way we formulate bids based on the technical restrictions of the unit. +In a learning setting, this is done by the actor network. Which maps the observation to an action. The observation thereby is managed and collected by the units operator as summarized in the following picture. .. image:: img/ActorTask.jpg @@ -113,27 +113,27 @@ After the bids are formulated in the bidding strategy they are sent to the marke :align: center :width: 500px -In the case you are eager to integrate differen leanring bidding strategies or equip a new unit with learning, +In the case you are eager to integrate different learning bidding strategies or equip a new unit with learning, you need to touch these methods. To enable an easy start with the use of reinforcement learning in ASSUME we provide a tutorial in colab on github. ##### **The Critic** -The critic is used to calculate the loss of the actor. It constantly learn to evaluate the actions chosen by the actor -based on global information. The following graph show the information flow. +The critic is used to calculate the loss of the actor. It constantly learns to evaluate the actions chosen by the actor +based on global information. The following graph shows the information flow. .. image:: img/CriticTask.jpg :align: center :width: 500px ##### **The Learning Role** -The learning role orchestrates the learning process. It initializes the training process and manages the expierences gained in a buffer. -Furthermore it shedules the policy updates and, hence, brings the critic and the actor together during the learning process. -Particularly this means, that at the beginning of the simulation we shedule recurrent policy updates, where the output of the critic is used as a loss +The learning role orchestrates the learning process. It initializes the training process and manages the experiences gained in a buffer. +Furthermore, it schedules the policy updates and, hence, brings the critic and the actor together during the learning process. +Particularly this means, that at the beginning of the simulation, we schedule recurrent policy updates, where the output of the critic is used as a loss of the actor, which then updates its weights using backward propagation. -With the learning role we can also chose which RL algorithm should be used. The algorithm and the buffer have base classes and can be customized if needed. -But without touching the code there are easy adjustments to the algorithmen that can and evantually need to be done in the config file. -The following table shows the options that can be adjusted and gives a short explanination. As the algorithm is based on stabel baselines 3, you can also look up more explanantions in their doku. +With the learning role, we can also choose which RL algorithm should be used. The algorithm and the buffer have base classes and can be customized if needed. +But without touching the code there are easy adjustments to the algorithms that can and eventually need to be done in the config file. +The following table shows the options that can be adjusted and gives a short explanation. As the algorithm is based on stable baselines 3, you can also look up more explanations in their doku. @@ -143,19 +143,19 @@ The following table shows the options that can be adjusted and gives a short exp observation_dimension The dimension of the observations given to the actor in the bidding strategy. action_dimension The dimension of the actors made by the actor, which equals the output neurons of the actor neuronal net. continue_learning Whether to use pre-learned strategies and then continue learning. - load_model_path If pre-learned strategies should be used, where are they stored. + load_model_path If pre-learned strategies should be used, where are they stored? max_bid_price The maximum bid price which limits the action of the actor to this price. learning_mode Should we use learning mode at all? If not, the learning bidding strategy is overwritten with a default strategy. - algorithm Specifies which algorithm to use. Currently only MATD§ implemented. - learning_rate The learning rate, also know as step size, which specifies how much the new policy should be considered in the update. + algorithm Specifies which algorithm to use. Currently, only MATD3 is implemented. + learning_rate The learning rate, also known as step size, which specifies how much the new policy should be considered in the update. training_episodes The number of training episodes, whereby one episode is the entire simulation horizon specified in the general config. episodes_collecting_initial_experience The number of episodes collecting initial experience, whereby this means that random actions are chosen instead of using the actor network train_freq Defines the frequency in time steps at which the actor and critic are updated. gradient_steps The number of gradient steps. - batch_size The batch size of expirience considered from the buffer for an update. - gamma The discount factor, with which future expected rewards are considered in the decision making. + batch_size The batch size of experience considered from the buffer for an update. + gamma The discount factor, with which future expected rewards are considered in the decision-making. device The device to use. - noise_sigma The standard deviation of the distribution used to drwa the noise, which is added to the actions and forces exploration. noise_scale + noise_sigma The standard deviation of the distribution used to draw the noise, which is added to the actions and forces exploration. noise_scale noise_dt Determines how quickly the noise weakens over time. - noise_scale The scale of the noise, which is multiplied with the noise drawn from the distribution. + noise_scale The scale of the noise, which is multiplied by the noise drawn from the distribution. ============================= ===================================================== From 7b04e2f5fd6b81780a56086ab7dc65a1d0ee5f3b Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Florian Maurer Date: Mon, 23 Oct 2023 15:09:41 +0200 Subject: [PATCH 03/11] add new docs to index, fixed table, rename img ext --- docs/source/assume.strategies.rst | 7 ----- docs/source/assume.units.rst | 16 ----------- docs/source/example_simulations.rst | 25 ++++++++---------- .../img/{ActorOutput.JPG => ActorOutput.jpg} | Bin .../img/{ActorTask.JPG => ActorTask.jpg} | Bin .../img/{CriticTask.JPG => CriticTask.jpg} | Bin docs/source/index.rst | 4 +++ 7 files changed, 15 insertions(+), 37 deletions(-) rename docs/source/img/{ActorOutput.JPG => ActorOutput.jpg} (100%) rename docs/source/img/{ActorTask.JPG => ActorTask.jpg} (100%) rename docs/source/img/{CriticTask.JPG => CriticTask.jpg} (100%) diff --git a/docs/source/assume.strategies.rst b/docs/source/assume.strategies.rst index bac7f65d..c5ec7712 100644 --- a/docs/source/assume.strategies.rst +++ b/docs/source/assume.strategies.rst @@ -44,13 +44,6 @@ assume.strategies.naive\_strategies module :undoc-members: :show-inheritance: -assume.strategies.storage\_strategies module --------------------------------------------- - -.. automodule:: assume.strategies.storage_strategies - :members: - :undoc-members: - :show-inheritance: Module contents --------------- diff --git a/docs/source/assume.units.rst b/docs/source/assume.units.rst index c90e3dc8..0c6a457b 100644 --- a/docs/source/assume.units.rst +++ b/docs/source/assume.units.rst @@ -12,22 +12,6 @@ assume.units.demand module :undoc-members: :show-inheritance: -assume.units.electrolyser module --------------------------------- - -.. automodule:: assume.units.electrolyser - :members: - :undoc-members: - :show-inheritance: - -assume.units.heatpump module ----------------------------- - -.. automodule:: assume.units.heatpump - :members: - :undoc-members: - :show-inheritance: - assume.units.powerplant module ------------------------------ diff --git a/docs/source/example_simulations.rst b/docs/source/example_simulations.rst index 3bfc5a29..bc04da35 100644 --- a/docs/source/example_simulations.rst +++ b/docs/source/example_simulations.rst @@ -7,18 +7,15 @@ Here you can find an overview of the different exampels provided. - ============================ ============================= ===================================================== - example name input files description ============================= ============================= ===================================================== - small example_01a The dimension of the observations given to the actor in the bidding strategy. - small_dam example_01a The dimension of the observations given to the actor in the bidding strategy. - small_with_opt_clearing example_01a The dimension of the observations given to the actor in the bidding strategy. - small_with_BB example_01e The dimension of the actors made by the actor, which equals the output neurons of the actor neuronal net. - small_with_vre example_01b Whether to use pre-learned strategies and then continue learning. - example_01c If pre-learned strategies should be used, where are they stored. - - ... - - learning_small example_02a A small study with roughly 10 powerplants, where one powerplant is equiped with a learning bidding strategy and can learn to exert market power. - learning_medium example_02b A small study with roughly 10 powerplants, where multiple powerplants are equiped with a learning bidding strategy and learn that they do not have market power anymore. - ============================= ===================================================== + example name input files description + ============================= ============================= ===================================================== + small example_01a The dimension of the observations given to the actor in the bidding strategy. + small_dam example_01a The dimension of the observations given to the actor in the bidding strategy. + small_with_opt_clearing example_01a The dimension of the observations given to the actor in the bidding strategy. + small_with_BB example_01e The dimension of the actors made by the actor, which equals the output neurons of the actor neuronal net. + small_with_vre example_01b Whether to use pre-learned strategies and then continue learning. + example_01c If pre-learned strategies should be used, where are they stored. + learning_small example_02a A small study with roughly 10 powerplants, where one powerplant is equiped with a learning bidding strategy and can learn to exert market power. + learning_medium example_02b A small study with roughly 10 powerplants, where multiple powerplants are equiped with a learning bidding strategy and learn that they do not have market power anymore. + ============================= ============================= ===================================================== diff --git a/docs/source/img/ActorOutput.JPG b/docs/source/img/ActorOutput.jpg similarity index 100% rename from docs/source/img/ActorOutput.JPG rename to docs/source/img/ActorOutput.jpg diff --git a/docs/source/img/ActorTask.JPG b/docs/source/img/ActorTask.jpg similarity index 100% rename from docs/source/img/ActorTask.JPG rename to docs/source/img/ActorTask.jpg diff --git a/docs/source/img/CriticTask.JPG b/docs/source/img/CriticTask.jpg similarity index 100% rename from docs/source/img/CriticTask.JPG rename to docs/source/img/CriticTask.jpg diff --git a/docs/source/index.rst b/docs/source/index.rst index 98924e28..4e05d3ac 100644 --- a/docs/source/index.rst +++ b/docs/source/index.rst @@ -45,6 +45,8 @@ Documentation * :doc:`market_config` * :doc:`market_mechanism` * :doc:`bidding_agents` +* :doc:`learning` +* :doc:`example_simulations` * :doc:`assume` .. toctree:: @@ -58,6 +60,8 @@ Documentation market_config market_mechanism bidding_agents + example_simulations + learning assume Indices and tables From 5f43da50d4ad5a40b93b4b141c46c23646b1e82e Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: kim-mskw Date: Wed, 25 Oct 2023 12:32:23 +0200 Subject: [PATCH 04/11] changed szntax from markdown to rst, hopefullz --- docs/source/learning.rst | 85 +++++++++++++++++++++++++--------------- 1 file changed, 53 insertions(+), 32 deletions(-) diff --git a/docs/source/learning.rst b/docs/source/learning.rst index eb188155..b9979bcb 100644 --- a/docs/source/learning.rst +++ b/docs/source/learning.rst @@ -1,5 +1,6 @@ +################ Reinforcement Learning -===================== +################ One unique characteristic of ASSUME is the usage of Reinforcement Learning (RL) for the bidding of the agents. To enable this the architecture of the simulation is designed in a way to accommodate the learning process. In this part of @@ -7,7 +8,7 @@ the documentation, we give a short introduction to reinforcement learning in gen relevant parts of the code. If you want a hands-on introduction check out the prepared tutorial in Colab: https://colab.research.google.com/drive/1LISiM1QvDIMXU68pJH-NqrMw5w7Awb24?usp=sharing The Basics of Reinforcement Learning ---------------------------- +===================================== In general RL and deep reinforcement learning (DRL), in particular, open new prospects for agent-based electricity market modeling. Such algorithms offer the potential for agents to learn bidding strategies in the interplay between market participants. @@ -25,34 +26,45 @@ To enable multi-agent learning some adjustments are needed within the learning a Other authors used similar tweaks to improve the MADDPG algorithm and derive the MA-TD3 algorithm. We'll start explaining the learning by focusing on a single agent and then extend it to multi-agent learning. -### 1.1 Single-Agent Learning +Single-Agent Learning +---------------------- We use the actor-critic approach to train the learning agent. The actor-critic approach is a popular RL algorithm that uses two neural networks: an actor network and a critic network. The actor network is responsible for selecting actions, while the critic network evaluates the quality of the actions taken by the actor. -##### **Actor** +Actor +^^^^^ + The actor network is trained using the policy gradient method, which updates the weights of the actor network in the direction of the gradient of the expected reward with respect to the network parameters: -$\nabla_{\theta} J(\theta) = E[\nabla_{\theta} log \pi_{\theta}(a_t|s_t) * Q^{\pi}(s_t, a_t)]$ +.. math:: + + \nabla_{\theta} J(\theta) = E[\nabla_{\theta} log \pi_{\theta}(a_t|s_t) * Q^{\pi}(s_t, a_t)] where $J(\theta)$ is the expected reward, $\theta$ are the weights of the actor network, $\pi_{\theta}(a_t|s_t)$ is the probability of -selecting action a_t given state $s_t$, and $Q^{\pi}(s_t, a_t)$ is the expected reward of taking action $a_t$ in state $s_t$ under +selecting action $a_t$ given state $s_t$, and $Q^{\pi}(s_t, a_t)$ is the expected reward of taking action $a_t$ in state $s_t$ under policy $\pi$. -##### **Critic** +Critic +^^^^^^ + The critic network is trained using the temporal difference (TD) learning method, which updates the weights of the critic network based on the difference between the estimated value of the current state and the estimated value of the next state: -$\delta_t = r_t + \gamma * V(s_{t+1}) - V(s_t)$ +.. math:: + + \delta_t = r_t + \gamma * V(s_{t+1}) - V(s_t) where $\delta_t$ is the TD error, $r_t$ is the reward obtained at time step $t$, $\gamma$ is the discount factor, $V(s_t)$ is the estimated value of state $s_t$, and $V(s_{t+1})$ is the estimated value of the next state $s_{t+1}$. The weights of the critic network are updated in the direction of the gradient of the mean squared TD error: -$\nabla_{\theta} L = E[(\delta_t)^2]$ +.. math:: + + \nabla_{\theta} L = E[(\delta_t)^2] where L is the loss function. @@ -61,43 +73,50 @@ both networks at each time step. The actor-critic algorithm is a form of policy estimated value function, and the value function is updated based on the. -### 1.2 Multi-Agent Learning +1.2 Multi-Agent Learning +---------------------- + +In a single-agent setup, the state transition and respective reward depend only on the actions of a single agent. However, in a +multi-agent setup, the state transitions and rewards depend on the actions of all learning agents. This makes the environment +non-stationary for a single agent, violating the Markov property. The convergence guarantees of single-agent RL algorithms are no longer +valid. To address this, we utilize the framework of centralized training and decentralized execution and expand upon the MADDPG algorithm. +The main idea is to use a centralized critic during the training phase, which has access to the entire state S, and all actions a_1, ..., a_N, +thus resolving the issue of non-stationarity. Changes in state transitions and rewards can be explained by the actions of other agents. +Meanwhile, during both training and execution, the actor has access only to its local observations o_i derived from the entire state S. -While in a single-agent setup, the state transition and respective reward depend only on the actions of a single agent, the state -transitions and rewards depend on the actions of all learning agents in a multi-agent setup. This makes the environment non-stationary -for a single agent, which violates the Markov property. Hence, the convergence guarantees of single-agent RL algorithms are no longer -valid. Therefore, we utilize the framework of centralized training and decentralized execution and expand upon the MADDPG algorithm. -The main idea of this approach is to use a centralized critic during the training phase, which has access to the entire -state $\textbf{S}$, and all actions $a_1, ..., a_N$, thus resolving the issue of non-stationarity, as changes in state transitions and -rewards can be explained by the actions of other agents. Meanwhile, during both training and execution, the actor has access only to its -local observations $o_i$ derived from the entire state $\textbf{S}$. +For each agent i, we train two centralized critics Q_{i,θ_1,2}(S, a_1, ..., a_N) together with two target critic networks. +Similar to TD3, the smaller value of the two critics and target action noise a_i,k~ is used to calculate the target y_i,k: -For each agent $i$, we train two centralized critics $Q_{i,θ_1,2}(S, a_1, ..., a_N)$ together with two target critic networks. -Similar to TD3, the smaller value of the two critics and target action noise $a_i$,$k~$ is used to calculate the target $y_i,k$: +.. math:: -$y_i,k = r_i,k + γ * min_j=1,2 Q_i,θ′_j(S′_k, a_1,k, ..., a_N,k, π′(o_i,k))$ + y_i,k = r_i,k + γ * min_j=1,2 Q_i,θ′_j(S′_k, a_1,k, ..., a_N,k, π′(o_i,k)) -where $r_i,k$ is the reward obtained by agent $i$ at time step $k$, $γ$ is the discount factor, $S′_k$ is the next state of the -environment, and $π′(o_i,k)$ is the target policy of agent $i$. +where r_i,k is the reward obtained by agent i at time step k, γ is the discount factor, S′_k is the next state of the +environment, and π′(o_i,k) is the target policy of agent i. The critics are trained using the mean squared Bellman error (MSBE) loss: -$L(Q_i,θ_j) = E[(y_i,k - Q_i,θ_j(S_k, a_1,k, ..., a_N,k))^2]$ +.. math:: -The actor policy of each agent is updated using the deterministic policy gradient (DPG) algorithm: + L(Q_i,θ_j) = E[(y_i,k - Q_i,θ_j(S_k, a_1,k, ..., a_N,k))^2] -$∇_a Q_i,θ_j(S_k, a_1,k, ..., a_N,k, π(o_i,k))|a_i,k=π(o_i,k) * ∇_θ π(o_i,k)$ +The actor policy of each agent is updated using the deterministic policy gradient (DPG) algorithm: -The actor is updated similarly using only one critic network $Q_{θ1}$. These changes to the original DDPG algorithm allow increased stability and convergence of the TD3 algorithm. This is especially relevant when approaching a multi-agent RL setup, as discussed in the following section. +.. math:: + ∇_a Q_i,θ_j(S_k, a_1,k, ..., a_N,k, π(o_i,k))|a_i,k=π(o_i,k) * ∇_θ π(o_i,k) +The actor is updated similarly using only one critic network Q_{θ1}. These changes to the original DDPG algorithm allow increased stability and convergence of the TD3 algorithm. This is especially relevant when approaching a multi-agent RL setup, as discussed in the following section. The Learning Implementation in ASSUME ---------------------------- +===================================== + Based on the described multi-agent RL approach we integrated these functionalities in ASSUME. In general, we only need to make adjustments in the bidding strategy of the power plants. The rest of the learning capabilities are implemented in the learning role, which only needs to be adjusted in advanced case studies with ASSUME. -##### **The Actor** +The Actor +********* + We will explain the way learning works in ASSUME starting from the interface to the simulation, namely the bidding strategy of the power plants. The bidding strategy, per definition in ASSUME, defines the way we formulate bids based on the technical restrictions of the unit. In a learning setting, this is done by the actor network. Which maps the observation to an action. The observation thereby is managed and collected by the units operator as @@ -116,8 +135,9 @@ After the bids are formulated in the bidding strategy they are sent to the marke In the case you are eager to integrate different learning bidding strategies or equip a new unit with learning, you need to touch these methods. To enable an easy start with the use of reinforcement learning in ASSUME we provide a tutorial in colab on github. +The Critic +********** -##### **The Critic** The critic is used to calculate the loss of the actor. It constantly learns to evaluate the actions chosen by the actor based on global information. The following graph shows the information flow. @@ -125,7 +145,9 @@ based on global information. The following graph shows the information flow. :align: center :width: 500px -##### **The Learning Role** +The Learning Role +***************** + The learning role orchestrates the learning process. It initializes the training process and manages the experiences gained in a buffer. Furthermore, it schedules the policy updates and, hence, brings the critic and the actor together during the learning process. Particularly this means, that at the beginning of the simulation, we schedule recurrent policy updates, where the output of the critic is used as a loss @@ -136,7 +158,6 @@ But without touching the code there are easy adjustments to the algorithms that The following table shows the options that can be adjusted and gives a short explanation. As the algorithm is based on stable baselines 3, you can also look up more explanations in their doku. - ============================= ===================================================== learning config item description ============================= ===================================================== From 3822b5210518a862bc560e12bf2e715a1fc04c93 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: kim-mskw Date: Wed, 25 Oct 2023 12:56:03 +0200 Subject: [PATCH 05/11] Added colab badge to link colab tutorial. --- README.md | 3 +++ 1 file changed, 3 insertions(+) diff --git a/README.md b/README.md index 41cc9efa..3f6e220e 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -59,6 +59,9 @@ This will launch a container for TimescaleDB and Grafana with preconfigured dash If you intend to use the reinforcement learning capabilities of ASSUME and train your agents, make sure to install Torch. Detailed installation instructions can be found [here](https://pytorch.org/get-started/locally/). +An introductorz tutorial into the learning functionalities, can be found here [![Open In Colab](https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg)](https://colab.research.google.com/drive/1LISiM1QvDIMXU68pJH-NqrMw5w7Awb24?usp=sharing) + + ## Trying out the Examples To explore the provided examples, follow these steps: From 1fdd2be440714effaaa9bde52450a5a58b9d5136 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: kim-mskw Date: Wed, 25 Oct 2023 13:17:39 +0200 Subject: [PATCH 06/11] added github badge to the read with direct link to the colab tutorial --- README.md | 19 +++++++++++++++++-- 1 file changed, 17 insertions(+), 2 deletions(-) diff --git a/README.md b/README.md index 3f6e220e..e1e8856b 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -59,10 +59,25 @@ This will launch a container for TimescaleDB and Grafana with preconfigured dash If you intend to use the reinforcement learning capabilities of ASSUME and train your agents, make sure to install Torch. Detailed installation instructions can be found [here](https://pytorch.org/get-started/locally/). -An introductorz tutorial into the learning functionalities, can be found here [![Open In Colab](https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg)](https://colab.research.google.com/drive/1LISiM1QvDIMXU68pJH-NqrMw5w7Awb24?usp=sharing) -## Trying out the Examples +## Trying out ASSUME and the provided Examples + +To ease your way into ASSUME we provided some examples and tutorials. The former are helpful if you would like to get an impression of how ASSUME works and the latter introduce you into the development of ASSUME. + +### The Tutorials + +The tutorials work completly detached from your own machine on google colab. They provide code snippets and task that show you, how you can work with the software package one your own. We have two tutorials prepared, one for introducing a new unit and one for getting reinforcement learning ready on ASSUME. + +How to configure a new unit in ASSUME? + + +How to intorduce reinforcement learning to ASSUME? +[![Open In Colab](https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg)](https://colab.research.google.com/drive/1LISiM1QvDIMXU68pJH-NqrMw5w7Awb24?usp=sharing) + + + +### The Examples To explore the provided examples, follow these steps: From 030eb8699bb31176f478dc2e89514680954c5ebe Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: kim-mskw Date: Wed, 25 Oct 2023 13:57:44 +0200 Subject: [PATCH 07/11] Fixed RST format and changed two have more github badges --- README.md | 4 +++- docs/source/Makefile | 20 +++++++++++++++++ docs/source/example_simulations.rst | 2 -- docs/source/learning.rst | 21 ++++++++--------- docs/source/make.bat | 35 +++++++++++++++++++++++++++++ examples/examples.py | 4 ++-- 6 files changed, 71 insertions(+), 15 deletions(-) create mode 100644 docs/source/Makefile create mode 100644 docs/source/make.bat diff --git a/README.md b/README.md index e1e8856b..ee84795f 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -3,6 +3,7 @@ ![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) +[![Open Tutorials In Colab](https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg)](https://colab.research.google.com/drive/1LISiM1QvDIMXU68pJH-NqrMw5w7Awb24?usp=sharing) **ASSUME** is an open-source toolbox for agent-based simulations of European electricity markets, with a primary focus on the German market setup. Developed as an open-source model, its primary objectives are to ensure usability and customizability for a wide range of users and use cases in the energy system modeling community. @@ -70,9 +71,10 @@ To ease your way into ASSUME we provided some examples and tutorials. The former The tutorials work completly detached from your own machine on google colab. They provide code snippets and task that show you, how you can work with the software package one your own. We have two tutorials prepared, one for introducing a new unit and one for getting reinforcement learning ready on ASSUME. How to configure a new unit in ASSUME? - +**Coming Soon** How to intorduce reinforcement learning to ASSUME? + [![Open In Colab](https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg)](https://colab.research.google.com/drive/1LISiM1QvDIMXU68pJH-NqrMw5w7Awb24?usp=sharing) diff --git a/docs/source/Makefile b/docs/source/Makefile new file mode 100644 index 00000000..d4bb2cbb --- /dev/null +++ b/docs/source/Makefile @@ -0,0 +1,20 @@ +# Minimal makefile for Sphinx documentation +# + +# You can set these variables from the command line, and also +# from the environment for the first two. +SPHINXOPTS ?= +SPHINXBUILD ?= sphinx-build +SOURCEDIR = . +BUILDDIR = _build + +# Put it first so that "make" without argument is like "make help". +help: + @$(SPHINXBUILD) -M help "$(SOURCEDIR)" "$(BUILDDIR)" $(SPHINXOPTS) $(O) + +.PHONY: help Makefile + +# Catch-all target: route all unknown targets to Sphinx using the new +# "make mode" option. $(O) is meant as a shortcut for $(SPHINXOPTS). +%: Makefile + @$(SPHINXBUILD) -M $@ "$(SOURCEDIR)" "$(BUILDDIR)" $(SPHINXOPTS) $(O) diff --git a/docs/source/example_simulations.rst b/docs/source/example_simulations.rst index bc04da35..25c35c47 100644 --- a/docs/source/example_simulations.rst +++ b/docs/source/example_simulations.rst @@ -5,8 +5,6 @@ While the modeller can define her own input data for the simulation, we provide Here you can find an overview of the different exampels provided. - - ============================= ============================= ===================================================== example name input files description ============================= ============================= ===================================================== diff --git a/docs/source/learning.rst b/docs/source/learning.rst index b9979bcb..3307afc6 100644 --- a/docs/source/learning.rst +++ b/docs/source/learning.rst @@ -1,12 +1,13 @@ -################ +###################### Reinforcement Learning -################ +###################### One unique characteristic of ASSUME is the usage of Reinforcement Learning (RL) for the bidding of the agents. To enable this the architecture of the simulation is designed in a way to accommodate the learning process. In this part of the documentation, we give a short introduction to reinforcement learning in general and then pinpoint you to the relevant parts of the code. If you want a hands-on introduction check out the prepared tutorial in Colab: https://colab.research.google.com/drive/1LISiM1QvDIMXU68pJH-NqrMw5w7Awb24?usp=sharing + The Basics of Reinforcement Learning ===================================== @@ -74,7 +75,7 @@ estimated value function, and the value function is updated based on the. 1.2 Multi-Agent Learning ----------------------- +------------------------ In a single-agent setup, the state transition and respective reward depend only on the actions of a single agent. However, in a multi-agent setup, the state transitions and rewards depend on the actions of all learning agents. This makes the environment @@ -115,7 +116,7 @@ Based on the described multi-agent RL approach we integrated these functionaliti The rest of the learning capabilities are implemented in the learning role, which only needs to be adjusted in advanced case studies with ASSUME. The Actor -********* +--------- We will explain the way learning works in ASSUME starting from the interface to the simulation, namely the bidding strategy of the power plants. The bidding strategy, per definition in ASSUME, defines the way we formulate bids based on the technical restrictions of the unit. @@ -136,7 +137,7 @@ In the case you are eager to integrate different learning bidding strategies or you need to touch these methods. To enable an easy start with the use of reinforcement learning in ASSUME we provide a tutorial in colab on github. The Critic -********** +---------- The critic is used to calculate the loss of the actor. It constantly learns to evaluate the actions chosen by the actor based on global information. The following graph shows the information flow. @@ -146,7 +147,7 @@ based on global information. The following graph shows the information flow. :width: 500px The Learning Role -***************** +----------------- The learning role orchestrates the learning process. It initializes the training process and manages the experiences gained in a buffer. Furthermore, it schedules the policy updates and, hence, brings the critic and the actor together during the learning process. @@ -158,9 +159,9 @@ But without touching the code there are easy adjustments to the algorithms that The following table shows the options that can be adjusted and gives a short explanation. As the algorithm is based on stable baselines 3, you can also look up more explanations in their doku. - ============================= ===================================================== - learning config item description - ============================= ===================================================== + ======================================== ========================================================================================================== + learning config item description + ======================================== ========================================================================================================== observation_dimension The dimension of the observations given to the actor in the bidding strategy. action_dimension The dimension of the actors made by the actor, which equals the output neurons of the actor neuronal net. continue_learning Whether to use pre-learned strategies and then continue learning. @@ -179,4 +180,4 @@ The following table shows the options that can be adjusted and gives a short exp noise_sigma The standard deviation of the distribution used to draw the noise, which is added to the actions and forces exploration. noise_scale noise_dt Determines how quickly the noise weakens over time. noise_scale The scale of the noise, which is multiplied by the noise drawn from the distribution. - ============================= ===================================================== + ======================================== ========================================================================================================== diff --git a/docs/source/make.bat b/docs/source/make.bat new file mode 100644 index 00000000..954237b9 --- /dev/null +++ b/docs/source/make.bat @@ -0,0 +1,35 @@ +@ECHO OFF + +pushd %~dp0 + +REM Command file for Sphinx documentation + +if "%SPHINXBUILD%" == "" ( + set SPHINXBUILD=sphinx-build +) +set SOURCEDIR=. +set BUILDDIR=_build + +%SPHINXBUILD% >NUL 2>NUL +if errorlevel 9009 ( + echo. + echo.The 'sphinx-build' command was not found. Make sure you have Sphinx + echo.installed, then set the SPHINXBUILD environment variable to point + echo.to the full path of the 'sphinx-build' executable. Alternatively you + echo.may add the Sphinx directory to PATH. + echo. + echo.If you don't have Sphinx installed, grab it from + echo.https://www.sphinx-doc.org/ + exit /b 1 +) + +if "%1" == "" goto help + +%SPHINXBUILD% -M %1 %SOURCEDIR% %BUILDDIR% %SPHINXOPTS% %O% +goto end + +:help +%SPHINXBUILD% -M help %SOURCEDIR% %BUILDDIR% %SPHINXOPTS% %O% + +:end +popd diff --git a/examples/examples.py b/examples/examples.py index 2157bb56..585e6e08 100644 --- a/examples/examples.py +++ b/examples/examples.py @@ -54,8 +54,8 @@ - local_db: without database and grafana - timescale: with database and grafana (note: you need docker installed) """ - data_format = "local_db" # "local_db" or "timescale" - example = "small" + data_format = "timescale" # "local_db" or "timescale" + example = "learning_small" if data_format == "local_db": db_uri = f"sqlite:///./examples/local_db/assume_db_{example}.db" From 0bd4f179c81f81bc08ee467a2c4557ca20ee6375 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: kim-mskw Date: Wed, 25 Oct 2023 14:13:10 +0200 Subject: [PATCH 08/11] changed default config for learning examples so that actors are not necessary --- assume/strategies/__init__.py | 1 + examples/examples.py | 9 +++++---- examples/inputs/example_02a/config.yaml | 2 +- examples/inputs/example_02b/config.yaml | 2 +- 4 files changed, 8 insertions(+), 6 deletions(-) diff --git a/assume/strategies/__init__.py b/assume/strategies/__init__.py index a1a4e0c7..3c2e163f 100644 --- a/assume/strategies/__init__.py +++ b/assume/strategies/__init__.py @@ -13,6 +13,7 @@ flexableNegCRMStorage, flexablePosCRMStorage, ) +from assume.strategies.learning_strategies import RLStrategy from assume.strategies.naive_strategies import ( NaiveDAStrategy, NaiveNegReserveStrategy, diff --git a/examples/examples.py b/examples/examples.py index 585e6e08..0bae6e27 100644 --- a/examples/examples.py +++ b/examples/examples.py @@ -65,6 +65,11 @@ # create world world = World(database_uri=db_uri, export_csv_path=csv_path) + # you can also add custom bidding strategies as follows: + from assume.strategies.learning_strategies import RLStrategy + + world.bidding_strategies["pp_learning"] = RLStrategy + # load scenario load_scenario_folder( world, @@ -78,10 +83,6 @@ # from custom_unit import CustomUnit # world.unit_types["custom_unit"] = CustomUnit - # you can also add custom bidding strategies as follows: - # from custom_strategy import CustomStrategy - # world.bidding_types["custom_strategy"] = CustomStrategy - # next you need to load and add the custom units to the scenario # from assume import load_custom_units # load_custom_units( diff --git a/examples/inputs/example_02a/config.yaml b/examples/inputs/example_02a/config.yaml index 199c0a84..41a87354 100644 --- a/examples/inputs/example_02a/config.yaml +++ b/examples/inputs/example_02a/config.yaml @@ -3,7 +3,7 @@ base: end_date: 2019-04-01 00:00 time_step: 1h save_frequency_hours: Null - learning_mode: False + learning_mode: True learning_config: observation_dimension: 50 diff --git a/examples/inputs/example_02b/config.yaml b/examples/inputs/example_02b/config.yaml index 199c0a84..41a87354 100644 --- a/examples/inputs/example_02b/config.yaml +++ b/examples/inputs/example_02b/config.yaml @@ -3,7 +3,7 @@ base: end_date: 2019-04-01 00:00 time_step: 1h save_frequency_hours: Null - learning_mode: False + learning_mode: True learning_config: observation_dimension: 50 From f6a0c6f54288a0130a0a7aad4864721da14b5577 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Florian Maurer Date: Wed, 25 Oct 2023 15:25:01 +0200 Subject: [PATCH 09/11] let an AI tool do the conversion of md math to rst math --- docs/source/learning.rst | 30 ++++++++++++++++++------------ 1 file changed, 18 insertions(+), 12 deletions(-) diff --git a/docs/source/learning.rst b/docs/source/learning.rst index 3307afc6..8763ffb4 100644 --- a/docs/source/learning.rst +++ b/docs/source/learning.rst @@ -20,8 +20,11 @@ before their introduction into real-world systems. In the current implementation of ASSUME, we model the electricity market as a partially observable Markov game, which is an extension of MDPs for multi-agent setups. Multi-agent DRL is understood as the simultaneous learning of multiple agents -interacting in the same environment. The Markov game for $N$ agents consists of a set of states $S$, a set of actions $A_1, ..., A_N$, -a set of observations $O_1, ..., O_N$, and a state transition function $P: S \times A_1 \times ... \times A_N \rightarrow \mathcal{P}(S)$ dependent on the state and actions of all agents. After taking action $a_i \in A_i$ in state $s_i \in S$ according to a policy $\pi_i:O_i\rightarrow A_i$, every agent $i$ is transitioned into the new state $s'_i \in S$. Each agent receives a reward $r_i$ according to the individual reward function $R_i$ and a private observation correlated with the state $o_i:S \rightarrow O_i$. Like MDP, each agent $i$ learns an optimal policy $\pi_i^*(s)$ that maximizes its expected reward. +interacting in the same environment. The Markov game for :math:`N` agents consists of a set of states :math:`S`, a set of actions :math:`A_1, \ldots, A_N`, +a set of observations :math:`O_1, \ldots, O_N`, and a state transition function :math:`P: S \times A_1 \times \ldots \times A_N \rightarrow \mathcal{P}(S)` dependent on the state and actions of all agents. +After taking action :math:`a_i \in A_i` in state :math:`s_i \in S` according to a policy :math:`\pi_i: O_i \rightarrow A_i`, every agent :math:`i` is transitioned into the new state :math:`s'_i \in S`. +Each agent receives a reward :math:`r_i` according to the individual reward function :math:`R_i` and a private observation correlated with the state :math:`o_i: S \rightarrow O_i`. +Like MDP, each agent :math:`i` learns an optimal policy :math:`\pi_i^*(s)` that maximizes its expected reward. To enable multi-agent learning some adjustments are needed within the learning algorithm to get from the TD3 to an MATD3 algorithm. Other authors used similar tweaks to improve the MADDPG algorithm and derive the MA-TD3 algorithm. @@ -44,9 +47,9 @@ gradient of the expected reward with respect to the network parameters: \nabla_{\theta} J(\theta) = E[\nabla_{\theta} log \pi_{\theta}(a_t|s_t) * Q^{\pi}(s_t, a_t)] -where $J(\theta)$ is the expected reward, $\theta$ are the weights of the actor network, $\pi_{\theta}(a_t|s_t)$ is the probability of -selecting action $a_t$ given state $s_t$, and $Q^{\pi}(s_t, a_t)$ is the expected reward of taking action $a_t$ in state $s_t$ under -policy $\pi$. + +where :math:`J(\theta)` is the expected reward, :math:`\theta` are the weights of the actor network, :math:`\pi_{\theta}(a_t|s_t)` is the probability of +selecting action :math:`a_t` given state :math:`s_t`, and :math:`Q^{\pi}(s_t, a_t)` is the expected reward of taking action :math:`a_t` in state :math:`s_t` under policy :math:`\pi`. Critic ^^^^^^ @@ -58,8 +61,11 @@ network based on the difference between the estimated value of the current state \delta_t = r_t + \gamma * V(s_{t+1}) - V(s_t) -where $\delta_t$ is the TD error, $r_t$ is the reward obtained at time step $t$, $\gamma$ is the discount factor, $V(s_t)$ is the -estimated value of state $s_t$, and $V(s_{t+1})$ is the estimated value of the next state $s_{t+1}$. +where :math:`\delta_t` is the TD error, +:math:`r_t` is the reward obtained at time step :math:`t`, +:math:`\gamma` is the discount factor, +:math:`V(s_t)` is the estimated value of state :math:`s_t`, and +:math:`V(s_{t+1})` is the estimated value of the next state :math:`s_{t+1}`. The weights of the critic network are updated in the direction of the gradient of the mean squared TD error: @@ -81,12 +87,12 @@ In a single-agent setup, the state transition and respective reward depend only multi-agent setup, the state transitions and rewards depend on the actions of all learning agents. This makes the environment non-stationary for a single agent, violating the Markov property. The convergence guarantees of single-agent RL algorithms are no longer valid. To address this, we utilize the framework of centralized training and decentralized execution and expand upon the MADDPG algorithm. -The main idea is to use a centralized critic during the training phase, which has access to the entire state S, and all actions a_1, ..., a_N, -thus resolving the issue of non-stationarity. Changes in state transitions and rewards can be explained by the actions of other agents. -Meanwhile, during both training and execution, the actor has access only to its local observations o_i derived from the entire state S. +The main idea is to use a centralized critic during the training phase, which has access to the entire state :math:`S`, and all actions :math:`a_1, \ldots, a_N`, thus resolving the issue of non-stationarity. +Changes in state transitions and rewards can be explained by the actions of other agents. +Meanwhile, during both training and execution, the actor has access only to its local observations :math:`o_i` derived from the entire state :math:`S`. -For each agent i, we train two centralized critics Q_{i,θ_1,2}(S, a_1, ..., a_N) together with two target critic networks. -Similar to TD3, the smaller value of the two critics and target action noise a_i,k~ is used to calculate the target y_i,k: +For each agent :math:`i`, we train two centralized critics :math:`Q_{i,\theta_1,2}(S, a_1, \ldots, a_N)` together with two target critic networks. +Similar to TD3, the smaller value of the two critics and target action noise :math:`a_i,k \sim` is used to calculate the target :math:`y_i,k`. .. math:: From 8c1a8f429458a664ffe9c55cea8780fc6e443d76 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Florian Maurer Date: Wed, 25 Oct 2023 15:28:32 +0200 Subject: [PATCH 10/11] improve simulation descriptions --- docs/source/example_simulations.rst | 12 ++++++------ 1 file changed, 6 insertions(+), 6 deletions(-) diff --git a/docs/source/example_simulations.rst b/docs/source/example_simulations.rst index 25c35c47..43a91a22 100644 --- a/docs/source/example_simulations.rst +++ b/docs/source/example_simulations.rst @@ -8,12 +8,12 @@ Here you can find an overview of the different exampels provided. ============================= ============================= ===================================================== example name input files description ============================= ============================= ===================================================== - small example_01a The dimension of the observations given to the actor in the bidding strategy. - small_dam example_01a The dimension of the observations given to the actor in the bidding strategy. - small_with_opt_clearing example_01a The dimension of the observations given to the actor in the bidding strategy. - small_with_BB example_01e The dimension of the actors made by the actor, which equals the output neurons of the actor neuronal net. - small_with_vre example_01b Whether to use pre-learned strategies and then continue learning. - example_01c If pre-learned strategies should be used, where are they stored. + small example_01a Small Simulation (4 actors) with single hour bidding. + small_dam example_01a Small simulation with 24 hour bidding. + small_with_opt_clearing example_01a Small simulation with optimization clearing instead of pay_as_clear. + small_with_BB example_01e Small Simulation with Block Bids and complex clearing. + small_with_vre example_01b Small simulation with variable renewable energy. + example_01c A small study with CRM markets learning_small example_02a A small study with roughly 10 powerplants, where one powerplant is equiped with a learning bidding strategy and can learn to exert market power. learning_medium example_02b A small study with roughly 10 powerplants, where multiple powerplants are equiped with a learning bidding strategy and learn that they do not have market power anymore. ============================= ============================= ===================================================== From d66db6cee54e8ce17af567c12af39592fdfb8ea3 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Florian Maurer Date: Wed, 25 Oct 2023 15:34:19 +0200 Subject: [PATCH 11/11] remove unused import in strategies init --- assume/strategies/__init__.py | 1 - 1 file changed, 1 deletion(-) diff --git a/assume/strategies/__init__.py b/assume/strategies/__init__.py index 3c2e163f..a1a4e0c7 100644 --- a/assume/strategies/__init__.py +++ b/assume/strategies/__init__.py @@ -13,7 +13,6 @@ flexableNegCRMStorage, flexablePosCRMStorage, ) -from assume.strategies.learning_strategies import RLStrategy from assume.strategies.naive_strategies import ( NaiveDAStrategy, NaiveNegReserveStrategy,