Deep‑Reinforcement‑Learning senkt Stromkosten in Milchviehbetrieben um 1 %

Ein neues Deep‑Reinforcement‑Learning‑Modell verspricht, die Stromkosten in Milchviehbetrieben um bis zu 1 % zu senken. Das System nutzt Echtzeit‑Daten aus realen Betrieben und berücksichtigt dabei die schwankende Verfügbarkeit von erneuerbaren Energien sowie variable Stromtarife.

Milchviehbetriebe sind stark auf Netzstrom angewiesen, doch die zunehmende Integration von Wind- und Solarkraft erschwert die Balance zwischen Angebot und Nachfrage. Durch intelligentes Lastmanagement, insbesondere bei Batteriespeichern und Wasserheizungen, kann die Energieeffizienz gesteigert und die Betriebskosten reduziert werden.

Das vorgeschlagene Modell, ein Forecast‑Aware PPO, integriert kurzfristige Vorhersagen von Last und erneuerbarer Erzeugung. Zusätzlich reguliert eine PID‑basierte KL‑Divergenz‑Kontrolle die Policy‑Updates, wodurch das Training stabil bleibt, selbst bei variablen Tarifen.

In Tests mit Daten aus realen Milchviehbetrieben erzielte das System im Vergleich zu herkömmlichen PPO‑Ansätzen eine Kostenreduktion von bis zu 1 % und übertraf dabei auch DQN‑Methoden um 4,8 %. Damit liefert die Forschung einen praktikablen Ansatz für nachhaltiges Energiemanagement in der Landwirtschaft.