論文の概要: Learning and Optimization for Price-based Demand Response of Electric Vehicle Charging
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.10311v1
- Date: Tue, 16 Apr 2024 06:39:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-17 17:52:48.262171
- Title: Learning and Optimization for Price-based Demand Response of Electric Vehicle Charging
- Title（参考訳）: 電気自動車充電の価格ベース需要応答の学習と最適化
- Authors: Chengyang Gu, Yuxin Pan, Ruohong Liu, Yize Chen,
- Abstract要約: PBDRモデリングのための新しい意思決定型エンドツーエンドフレームワークを提案する。
EV客のPBDRパターンを用いた充電ステーション運転シミュレーションにおける本手法の有効性を評価する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9124662097191375
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In the context of charging electric vehicles (EVs), the price-based demand response (PBDR) is becoming increasingly significant for charging load management. Such response usually encourages cost-sensitive customers to adjust their energy demand in response to changes in price for financial incentives. Thus, to model and optimize EV charging, it is important for charging station operator to model the PBDR patterns of EV customers by precisely predicting charging demands given price signals. Then the operator refers to these demands to optimize charging station power allocation policy. The standard pipeline involves offline fitting of a PBDR function based on historical EV charging records, followed by applying estimated EV demands in downstream charging station operation optimization. In this work, we propose a new decision-focused end-to-end framework for PBDR modeling that combines prediction errors and downstream optimization cost errors in the model learning stage. We evaluate the effectiveness of our method on a simulation of charging station operation with synthetic PBDR patterns of EV customers, and experimental results demonstrate that this framework can provide a more reliable prediction model for the ultimate optimization process, leading to more effective optimization solutions in terms of cost savings and charging station operation objectives with only a few training samples.
- Abstract（参考訳）: 電気自動車(EV)の充電に関して、価格ベースの需要応答(PBDR)は、充電負荷管理においてますます重要になっている。
このような対応は、通常、金融インセンティブの価格の変化に応じて、コストに敏感な顧客に対して、エネルギー需要の調整を促す。
したがって、EV充電をモデル化し最適化するためには、料金信号が与えられた場合の充電要求を正確に予測することにより、充電ステーションオペレーターがEV顧客のPBDRパターンをモデル化することが重要である。
そして、オペレータは、充電ステーションの電力割り当てポリシーを最適化するこれらの要求を参照する。
標準パイプラインは、過去のEV充電記録に基づいてPBDR関数をオフラインで取り付け、続いて、下流充電ステーションの動作最適化に推定EV要求を適用する。
本研究では,予測誤差と下流最適化コストの誤差をモデル学習段階で組み合わせたPBDRモデリングのための新しい決定中心のエンドツーエンドフレームワークを提案する。
本手法の有効性を,EV利用者のPBDRパターンを用いた充電ステーション動作シミュレーションにおいて評価し,本手法が究極の最適化プロセスに対してより信頼性の高い予測モデルを提供できることを示した。
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