論文の概要: Learning to Operate an Electric Vehicle Charging Station Considering
Vehicle-grid Integration
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.01294v1
- Date: Mon, 1 Nov 2021 23:10:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-11-03 14:02:01.641469
- Title: Learning to Operate an Electric Vehicle Charging Station Considering
Vehicle-grid Integration
- Title（参考訳）: 車両グリッド統合を考慮した電気自動車充電ステーションの運転学習
- Authors: Zuzhao Ye, Yuanqi Gao, Nanpeng Yu
- Abstract要約: 本稿では、充電ステーションの利益を最大化するために、新しい集中的アロケーションと分散実行(CADE)強化学習(RL)フレームワークを提案する。
集中配置プロセスでは、EVを待機スポットまたは充電スポットに割り当て、分散実行プロセスでは、各充電器は、共有再生メモリからアクション値関数を学習しながら、独自の充電/放電判定を行う。
数値計算により,提案したCADEフレームワークは計算効率が高く,拡張性も高く,ベースラインモデル予測制御(MPC)よりも優れていた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.855689194518905
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The rapid adoption of electric vehicles (EVs) calls for the widespread
installation of EV charging stations. To maximize the profitability of charging
stations, intelligent controllers that provide both charging and electric grid
services are in great need. However, it is challenging to determine the optimal
charging schedule due to the uncertain arrival time and charging demands of
EVs. In this paper, we propose a novel centralized allocation and decentralized
execution (CADE) reinforcement learning (RL) framework to maximize the charging
station's profit. In the centralized allocation process, EVs are allocated to
either the waiting or charging spots. In the decentralized execution process,
each charger makes its own charging/discharging decision while learning the
action-value functions from a shared replay memory. This CADE framework
significantly improves the scalability and sample efficiency of the RL
algorithm. Numerical results show that the proposed CADE framework is both
computationally efficient and scalable, and significantly outperforms the
baseline model predictive control (MPC). We also provide an in-depth analysis
of the learned action-value function to explain the inner working of the
reinforcement learning agent.
- Abstract（参考訳）: 電気自動車(EV)の急速な普及により、EV充電ステーションの広範な設置が求められている。
充電ステーションの収益性を最大化するために、充電と電気グリッドサービスの両方を提供するインテリジェントコントローラが大いに求められている。
しかし,EVの到着時間や充電要求が不確実であることから,最適な充電スケジュールを決定することは困難である。
本稿では、充電ステーションの利益を最大化するために、新しい集中型アロケーションと分散実行(CADE)強化学習(RL)フレームワークを提案する。
集中配置プロセスでは、EVは待機スポットまたは充電スポットに割り当てられる。
分散実行プロセスでは、各充電器は共有リプレイメモリからアクション値関数を学習しながら、独自の充電/放電決定を行う。
このCADEフレームワークはRLアルゴリズムのスケーラビリティとサンプル効率を大幅に改善する。
数値計算により,提案したCADEフレームワークは計算効率が高く,拡張性も高く,ベースラインモデル予測制御(MPC)よりも優れていた。
また,強化学習エージェントの内部動作を説明するために,学習した行動値関数の詳細な分析を行う。
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