論文の概要: Federated Reinforcement Learning for Electric Vehicles Charging Control
on Distribution Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.08792v1
- Date: Thu, 17 Aug 2023 05:34:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-21 17:55:56.942074
- Title: Federated Reinforcement Learning for Electric Vehicles Charging Control
on Distribution Networks
- Title（参考訳）: 配電網における電気自動車充電制御のための連合強化学習
- Authors: Junkai Qian and Yuning Jiang and Xin Liu and Qing Wang and Ting Wang
and Yuanming Shi and Wei Chen
- Abstract要約: マルチエージェント深部強化学習(MADRL)はEV充電制御において有効であることが証明されている。
既存のMADRLベースのアプローチでは、配電ネットワークにおけるEV充電/放電の自然な電力フローを考慮できない。
本稿では,マルチEV充電/放電と最適電力流で動作する放射分布ネットワーク(RDN)を組み合わせた新しい手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.04263644600909
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: With the growing popularity of electric vehicles (EVs), maintaining power
grid stability has become a significant challenge. To address this issue, EV
charging control strategies have been developed to manage the switch between
vehicle-to-grid (V2G) and grid-to-vehicle (G2V) modes for EVs. In this context,
multi-agent deep reinforcement learning (MADRL) has proven its effectiveness in
EV charging control. However, existing MADRL-based approaches fail to consider
the natural power flow of EV charging/discharging in the distribution network
and ignore driver privacy. To deal with these problems, this paper proposes a
novel approach that combines multi-EV charging/discharging with a radial
distribution network (RDN) operating under optimal power flow (OPF) to
distribute power flow in real time. A mathematical model is developed to
describe the RDN load. The EV charging control problem is formulated as a
Markov Decision Process (MDP) to find an optimal charging control strategy that
balances V2G profits, RDN load, and driver anxiety. To effectively learn the
optimal EV charging control strategy, a federated deep reinforcement learning
algorithm named FedSAC is further proposed. Comprehensive simulation results
demonstrate the effectiveness and superiority of our proposed algorithm in
terms of the diversity of the charging control strategy, the power fluctuations
on RDN, the convergence efficiency, and the generalization ability.
- Abstract（参考訳）: 電気自動車(EV)の普及に伴い、電力グリッドの安定性の維持が大きな課題となっている。
この問題を解決するため、EV充電制御戦略が開発され、EV用のV2GモードとG2Vモードの切り替えを管理している。
この文脈では、マルチエージェント深部強化学習(MADRL)がEV充電制御において有効であることが証明されている。
しかし、既存のMADRLベースのアプローチでは、配電ネットワークにおけるEV充電/放電の自然な電力フローを考慮せず、運転者のプライバシーを無視する。
これらの問題に対処するため,本稿では,複数EV充電/放電と最適電力流(OPF)で動作する放射状配電ネットワーク(RDN)を組み合わせて,リアルタイムに電力流を分配する手法を提案する。
RDN負荷を記述する数学的モデルを開発した。
EV充電制御問題はマルコフ決定プロセス(MDP)として定式化され、V2G利益、RDN負荷、運転者の不安をバランスさせる最適な充電制御戦略を見つける。
最適なEV充電制御戦略を効果的に学習するために,フェデレーション型深部強化学習アルゴリズムであるFedSACを提案する。
包括的シミュレーションにより,提案アルゴリズムの有効性と優位性を,帯電制御戦略の多様性,rdnのパワーゆらぎ,収束効率,一般化能力の観点から示している。
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