論文の概要: Federated Reinforcement Learning for Real-Time Electric Vehicle Charging and Discharging Control

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.01452v1
• Date: Tue, 4 Oct 2022 08:22:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-05 15:53:22.286685
• Title: Federated Reinforcement Learning for Real-Time Electric Vehicle Charging and Discharging Control
• Title（参考訳）: リアルタイム電気自動車充電・放電制御のためのフェデレーション強化学習
• Authors: Zixuan Zhang and Yuning Jiang and Yuanming Shi and Ye Shi and Wei Chen
• Abstract要約: 本稿では、動的環境下で異なるEVユーザに対して最適なEV充電/放電制御戦略を開発する。 多様なユーザの行動や動的環境に適合する水平連合強化学習法(HFRL)を提案する。 シミュレーションの結果,提案したリアルタイムEV充電/放電制御戦略は,様々な要因において良好に機能することが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.17503767317918
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: With the recent advances in mobile energy storage technologies, electric vehicles (EVs) have become a crucial part of smart grids. When EVs participate in the demand response program, the charging cost can be significantly reduced by taking full advantage of the real-time pricing signals. However, many stochastic factors exist in the dynamic environment, bringing significant challenges to design an optimal charging/discharging control strategy. This paper develops an optimal EV charging/discharging control strategy for different EV users under dynamic environments to maximize EV users' benefits. We first formulate this problem as a Markov decision process (MDP). Then we consider EV users with different behaviors as agents in different environments. Furthermore, a horizontal federated reinforcement learning (HFRL)-based method is proposed to fit various users' behaviors and dynamic environments. This approach can learn an optimal charging/discharging control strategy without sharing users' profiles. Simulation results illustrate that the proposed real-time EV charging/discharging control strategy can perform well among various stochastic factors.
• Abstract（参考訳）: 近年のモバイルエネルギー貯蔵技術の進歩により、電気自動車(EV)はスマートグリッドの重要な部分となっている。 EVが需要応答プログラムに参加すると、リアルタイム価格信号のフル活用により充電コストを大幅に削減できる。 しかし、多くの確率的要因が動的環境に存在するため、最適充電/放電制御戦略を設計する上で大きな課題が生じる。 本稿では,EV利用者の利益を最大化するために,動的環境下で異なるEV利用者に対して最適なEV充電/放電制御戦略を開発する。 まずこの問題をマルコフ決定過程(MDP)として定式化する。 次に,異なる動作のevユーザを,異なる環境のエージェントとして考える。 さらに,多様なユーザの行動や動的環境に適合する水平連合強化学習(HFRL)手法を提案する。 このアプローチは、ユーザのプロファイルを共有することなく、最適なチャージ/ディスチャージ制御戦略を学ぶことができる。 シミュレーションの結果,実時間ev充電・放電制御戦略は様々な確率的要因において良好に機能することが示された。

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