論文の概要: An Efficient Distributed Multi-Agent Reinforcement Learning for EV
Charging Network Control
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.12921v1
- Date: Thu, 24 Aug 2023 16:53:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-25 13:04:08.694124
- Title: An Efficient Distributed Multi-Agent Reinforcement Learning for EV
Charging Network Control
- Title（参考訳）: ev充電ネットワーク制御のための効率的分散マルチエージェント強化学習
- Authors: Amin Shojaeighadikolaei, Morteza Hashemi
- Abstract要約: 本稿では,EV所有者のプライバシ保護を優先する分散マルチエージェント強化学習(MARL)充電フレームワークを提案する。
その結果、CTDEフレームワークは、ネットワークコストを削減し、充電ネットワークの性能を向上させることを示した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5477011559292175
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The increasing trend in adopting electric vehicles (EVs) will significantly
impact the residential electricity demand, which results in an increased risk
of transformer overload in the distribution grid. To mitigate such risks, there
are urgent needs to develop effective EV charging controllers. Currently, the
majority of the EV charge controllers are based on a centralized approach for
managing individual EVs or a group of EVs. In this paper, we introduce a
decentralized Multi-agent Reinforcement Learning (MARL) charging framework that
prioritizes the preservation of privacy for EV owners. We employ the
Centralized Training Decentralized Execution-Deep Deterministic Policy Gradient
(CTDE-DDPG) scheme, which provides valuable information to users during
training while maintaining privacy during execution. Our results demonstrate
that the CTDE framework improves the performance of the charging network by
reducing the network costs. Moreover, we show that the Peak-to-Average Ratio
(PAR) of the total demand is reduced, which, in turn, reduces the risk of
transformer overload during the peak hours.
- Abstract（参考訳）: 電気自動車(EV)の採用傾向の高まりは住宅電力需要に大きな影響を与え、配電網における変圧器過負荷のリスクが高まる。
このようなリスクを軽減するために、効率的なEV充電コントローラを開発する必要がある。
現在、ほとんどのEV充電コントローラーは、個々のEVまたはEVのグループを管理するための集中型のアプローチに基づいている。
本稿では,電気自動車所有者のプライバシ保護を優先する分散マルチエージェント強化学習(MARL)充電フレームワークを提案する。
我々は,実行中のプライバシーを維持しながら,トレーニング中に貴重な情報を提供するCTDE-DDPG(Centralized Training Decentralized Execution-Deep Deterministic Policy Gradient)方式を採用する。
その結果,ctdeフレームワークは,ネットワークコストを低減し,充電ネットワークの性能を向上させる。
さらに,総需要のピーク対平均比 (PAR) が減少し,ピーク時の変圧器過負荷のリスクが低減されることを示した。
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