論文の概要: MARL for Decentralized Electric Vehicle Charging Coordination with V2V Energy Exchange

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.14111v1
• Date: Sun, 27 Aug 2023 14:06:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-29 16:43:13.544922
• Title: MARL for Decentralized Electric Vehicle Charging Coordination with V2V Energy Exchange
• Title（参考訳）: v2vエネルギー交換による分散型電気自動車充電コーディネーションのためのmarl
• Authors: Jiarong Fan, Hao Wang, Ariel Liebman
• Abstract要約: 本稿では、車両間エネルギー交換(V2V)を考慮したEV充電調整について述べる。 本稿では,EV充電とV2Vエネルギー交換を協調するマルチエージェント強化学習(MARL)手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.442116840518914
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Effective energy management of electric vehicle (EV) charging stations is critical to supporting the transport sector's sustainable energy transition. This paper addresses the EV charging coordination by considering vehicle-to-vehicle (V2V) energy exchange as the flexibility to harness in EV charging stations. Moreover, this paper takes into account EV user experiences, such as charging satisfaction and fairness. We propose a Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL) approach to coordinate EV charging with V2V energy exchange while considering uncertainties in the EV arrival time, energy price, and solar energy generation. The exploration capability of MARL is enhanced by introducing parameter noise into MARL's neural network models. Experimental results demonstrate the superior performance and scalability of our proposed method compared to traditional optimization baselines. The decentralized execution of the algorithm enables it to effectively deal with partial system faults in the charging station.
• Abstract（参考訳）: 電気自動車(ev)充電ステーションの効率的なエネルギー管理は、輸送セクターの持続可能なエネルギー移行を支える上で重要である。 本稿では、EV充電ステーションのフレキシビリティとして車両間エネルギー交換(V2V)を考慮したEV充電調整について述べる。 さらに,本稿では,満足度や公平性などのevユーザエクスペリエンスについても考察する。 本稿では,EVの到着時間,エネルギー価格,太陽エネルギー生成の不確実性を考慮して,EV充電とV2Vエネルギー交換を協調するマルチエージェント強化学習(MARL)手法を提案する。 MARLの探索能力は、MARLのニューラルネットワークモデルにパラメータノイズを導入することで強化される。 その結果,従来の最適化基準と比較して,提案手法の性能とスケーラビリティが向上した。 アルゴリズムの分散実行により、充電ステーション内の部分的なシステム障害を効果的に処理できる。

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