論文の概要: Efficient Representation for Electric Vehicle Charging Station
Operations using Reinforcement Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.03236v1
- Date: Sat, 7 Aug 2021 00:34:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-08-10 15:04:42.854245
- Title: Efficient Representation for Electric Vehicle Charging Station
Operations using Reinforcement Learning
- Title（参考訳）: 強化学習を用いた電気自動車充電ステーションの効率的な表現
- Authors: Kyung-bin Kwon, Hao Zhu
- Abstract要約: 我々は、EV充電の緊急時、すなわち遅延値に基づくアグリゲーションスキームを開発する。
EVCSの総充電パワーのみを考慮するために、最低遅延第一規則(LLF)が採用されている。
また,同じ最適政策を達成するための等価な状態アグリゲーションを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.815007821143811
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Effectively operating electrical vehicle charging station (EVCS) is crucial
for enabling the rapid transition of electrified transportation. To solve this
problem using reinforcement learning (RL), the dimension of state/action spaces
scales with the number of EVs and is thus very large and time-varying. This
dimensionality issue affects the efficiency and convergence properties of
generic RL algorithms. We develop aggregation schemes that are based on the
emergency of EV charging, namely the laxity value. A least-laxity first (LLF)
rule is adopted to consider only the total charging power of the EVCS which
ensures the feasibility of individual EV schedules. In addition, we propose an
equivalent state aggregation that can guarantee to attain the same optimal
policy. Based on the proposed representation, policy gradient method is used to
find the best parameters for the linear Gaussian policy . Numerical results
have validated the performance improvement of the proposed representation
approaches in attaining higher rewards and more effective policies as compared
to existing approximation based approach.
- Abstract（参考訳）: 電気自動車充電ステーション(EVCS)は、電化輸送の迅速な移行を可能にするために重要である。
強化学習(rl)を用いてこの問題を解決するため、状態/動作空間の次元はevの数に比例してスケールし、非常に大きく時間的に変動する。
この次元問題は一般RLアルゴリズムの効率性と収束性に影響を与える。
我々は,ev充電の緊急時,すなわちラキシティ値に基づく集約方式を開発した。
個別のEVスケジュールの実現性を保証するEVCSの総充電パワーのみを検討するために、最低遅延第一規則(LLF)を採用する。
さらに,同一の最適方針を達成することを保証できる等価な状態アグリゲーションを提案する。
提案手法に基づき,線形ガウス政策の最適パラメータを求めるために,ポリシー勾配法が用いられる。
数値実験により,提案手法の性能向上を検証し,既存の近似法と比較して高い報酬とより効果的な方針を得ることができた。
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