論文の概要: Safety-Aware Reinforcement Learning for Electric Vehicle Charging Station Management in Distribution Network
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.13236v1
- Date: Wed, 20 Mar 2024 01:57:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-21 18:17:45.333038
- Title: Safety-Aware Reinforcement Learning for Electric Vehicle Charging Station Management in Distribution Network
- Title（参考訳）: 配電網における電気自動車充電ステーション管理のための安全意識強化学習
- Authors: Jiarong Fan, Ariel Liebman, Hao Wang,
- Abstract要約: 電気自動車(EV)は、調整がない状態での配電系統の運用に重大なリスクをもたらす。
本稿では、EV充電ステーションの管理を目的とした安全対応強化学習(RL)アルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムは制約違反に対する明示的な罰則に依存しないため,ペナルティチューニング係数は不要である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.842172685255376
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The increasing integration of electric vehicles (EVs) into the grid can pose a significant risk to the distribution system operation in the absence of coordination. In response to the need for effective coordination of EVs within the distribution network, this paper presents a safety-aware reinforcement learning (RL) algorithm designed to manage EV charging stations while ensuring the satisfaction of system constraints. Unlike existing methods, our proposed algorithm does not rely on explicit penalties for constraint violations, eliminating the need for penalty coefficient tuning. Furthermore, managing EV charging stations is further complicated by multiple uncertainties, notably the variability in solar energy generation and energy prices. To address this challenge, we develop an off-policy RL algorithm to efficiently utilize data to learn patterns in such uncertain environments. Our algorithm also incorporates a maximum entropy framework to enhance the RL algorithm's exploratory process, preventing convergence to local optimal solutions. Simulation results demonstrate that our algorithm outperforms traditional RL algorithms in managing EV charging in the distribution network.
- Abstract（参考訳）: 電気自動車(EV)のグリッドへの統合の増大は、調整なしでの配電系統の運用に重大なリスクをもたらす可能性がある。
配電ネットワーク内でのEVの効果的な協調の必要性に応じて,システム制約の満足度を確保しつつ,EV充電ステーションの管理を目的とした安全対応強化学習(RL)アルゴリズムを提案する。
既存の手法とは異なり,提案アルゴリズムは制約違反に対する明示的な罰則に頼らず,ペナルティ係数チューニングの必要性を排除している。
さらに、EV充電ステーションの管理は、特に太陽エネルギーの発生やエネルギー価格の変動など、複数の不確実性によってさらに複雑である。
この課題に対処するために、このような不確実な環境におけるパターンの学習にデータを効率的に活用する、非政治的RLアルゴリズムを開発した。
我々のアルゴリズムは、RLアルゴリズムの探索過程を強化するために、最大エントロピーフレームワークも組み込んでおり、局所最適解への収束を防いでいる。
シミュレーションの結果,本アルゴリズムは配電ネットワークにおけるEV充電の管理において従来のRLアルゴリズムよりも優れていた。
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