論文の概要: Centralized vs. Decentralized Multi-Agent Reinforcement Learning for Enhanced Control of Electric Vehicle Charging Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.12520v1
- Date: Thu, 18 Apr 2024 21:50:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-22 16:44:29.217861
- Title: Centralized vs. Decentralized Multi-Agent Reinforcement Learning for Enhanced Control of Electric Vehicle Charging Networks
- Title（参考訳）: 電気自動車充電ネットワークの高度制御のための集中型マルチエージェント強化学習
- Authors: Amin Shojaeighadikolaei, Zsolt Talata, Morteza Hashemi,
- Abstract要約: 本稿では,MARL(Multi-Agent Reinforcement Learning)フレームワークを用いた分散・協調型充電戦略の新たなアプローチを提案する。
本手法は, 住宅街におけるEV群を対象としたDDPGアルゴリズムに基づいて構築した。
以上の結果から, CTDE-DDPGフレームワークは, 政策のばらつきや訓練の複雑さが高いにもかかわらず, 総変動率を約36パーセント, 充電コストを平均9.1程度削減することにより, 充電効率を著しく向上させることが示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9188272016043582
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The widespread adoption of electric vehicles (EVs) poses several challenges to power distribution networks and smart grid infrastructure due to the possibility of significantly increasing electricity demands, especially during peak hours. Furthermore, when EVs participate in demand-side management programs, charging expenses can be reduced by using optimal charging control policies that fully utilize real-time pricing schemes. However, devising optimal charging methods and control strategies for EVs is challenging due to various stochastic and uncertain environmental factors. Currently, most EV charging controllers operate based on a centralized model. In this paper, we introduce a novel approach for distributed and cooperative charging strategy using a Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL) framework. Our method is built upon the Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG) algorithm for a group of EVs in a residential community, where all EVs are connected to a shared transformer. This method, referred to as CTDE-DDPG, adopts a Centralized Training Decentralized Execution (CTDE) approach to establish cooperation between agents during the training phase, while ensuring a distributed and privacy-preserving operation during execution. We theoretically examine the performance of centralized and decentralized critics for the DDPG-based MARL implementation and demonstrate their trade-offs. Furthermore, we numerically explore the efficiency, scalability, and performance of centralized and decentralized critics. Our theoretical and numerical results indicate that, despite higher policy gradient variances and training complexity, the CTDE-DDPG framework significantly improves charging efficiency by reducing total variation by approximately %36 and charging cost by around %9.1 on average...
- Abstract（参考訳）: 電気自動車(EV)の普及は、特にピーク時の電力需要が大幅に増加する可能性があるため、配電網やスマートグリッドインフラにいくつかの課題をもたらす。
さらに、EVが需要側管理プログラムに参加する場合、リアルタイム価格体系を完全に活用する最適充電制御ポリシーを使用することで、料金を削減できる。
しかし,様々な確率的かつ不確実な環境要因により,EVの最適充電方法や制御戦略の策定は困難である。
現在、ほとんどのEV充電コントローラーは集中型モデルに基づいて動作している。
本稿では,MARL(Multi-Agent Reinforcement Learning)フレームワークを用いた分散・協調型充電戦略の新たなアプローチを提案する。
本手法は,すべてのEVが共用変圧器に接続されている住宅街におけるEV群を対象とした,Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG)アルゴリズムに基づいて構築されている。
CTDE-DDPGと呼ばれるこの方法は、集中訓練分散実行(CTDE)アプローチを採用し、訓練期間中にエージェント間の協力を確立すると同時に、実行中の分散およびプライバシ保護操作を保証する。
DDPGに基づくMARL実装における中央集権的・分散的批判者の業績を理論的に検証し,そのトレードオフを実証する。
さらに、中央集権的・分散的な批評家の効率性、スケーラビリティ、性能についても数値的に検討する。
理論的および数値的な結果は,政策勾配のばらつきと訓練の複雑さが高いにもかかわらず,CTDE-DDPGフレームワークは,総変動率を約36パーセント,充電コストを平均9.1程度削減することにより,充電効率を著しく向上することを示している。
関連論文リスト
- Charge Manipulation Attacks Against Smart Electric Vehicle Charging Stations and Deep Learning-based Detection Mechanisms [49.37592437398933]
電気自動車充電ステーション(EVCS)は、グリーントランスポートの実現に向けた重要なステップとなる。
我々は、攻撃者がスマート充電操作中に交換された情報を操作しているEV充電に対する充電操作攻撃(CMA)を調査した。
本稿では,EV充電に関わるパラメータを監視してCMAを検出する,教師なしのディープラーニングに基づくメカニズムを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-18T18:38:59Z) - An Efficient Distributed Multi-Agent Reinforcement Learning for EV
Charging Network Control [2.5477011559292175]
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。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-24T16:53:52Z) - Federated Reinforcement Learning for Electric Vehicles Charging Control
on Distribution Networks [42.04263644600909]
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。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-17T05:34:46Z) - Distributed Energy Management and Demand Response in Smart Grids: A
Multi-Agent Deep Reinforcement Learning Framework [53.97223237572147]
本稿では、自律制御と再生可能エネルギー資源のスマート電力グリッドシステムへの統合のための多エージェント深層強化学習(DRL)フレームワークを提案する。
特に,提案フレームワークは,住宅利用者に対する需要応答 (DR) と分散エネルギー管理 (DEM) を共同で検討している。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-11-29T01:18:58Z) - Federated Reinforcement Learning for Real-Time Electric Vehicle Charging
and Discharging Control [42.17503767317918]
本稿では、動的環境下で異なるEVユーザに対して最適なEV充電/放電制御戦略を開発する。
多様なユーザの行動や動的環境に適合する水平連合強化学習法(HFRL)を提案する。
シミュレーションの結果,提案したリアルタイムEV充電/放電制御戦略は,様々な要因において良好に機能することが示された。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-10-04T08:22:46Z) - A Deep Reinforcement Learning-Based Charging Scheduling Approach with
Augmented Lagrangian for Electric Vehicle [2.686271754751717]
本稿では,EV充電スケジューリング問題を制約付きマルコフ決定過程(CMDP)として定式化する。
本稿では, CMDP を解くために, 安全な非政治強化学習(RL)手法を提案する。
実世界の電力価格を用いた総合的な数値実験により,提案アルゴリズムは高解最適性と制約コンプライアンスを実現することができることを示した。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-09-20T14:56:51Z) - Computationally efficient joint coordination of multiple electric
vehicle charging points using reinforcement learning [6.37470346908743]
今日の電力網における大きな課題は、電気自動車(EV)充電による負荷の増加を管理することである。
同時に複数の充電点を協調的に座標する単一ステップの解法を提案する。
我々の新しいRLソリューションは、ビジネス・アズ・ユース・ポリシーと比較して、充電需要調整の性能を40～50%向上させています。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-26T13:42:57Z) - Learning to Operate an Electric Vehicle Charging Station Considering
Vehicle-grid Integration [4.855689194518905]
本稿では、充電ステーションの利益を最大化するために、新しい集中的アロケーションと分散実行(CADE)強化学習(RL)フレームワークを提案する。
集中配置プロセスでは、EVを待機スポットまたは充電スポットに割り当て、分散実行プロセスでは、各充電器は、共有再生メモリからアクション値関数を学習しながら、独自の充電/放電判定を行う。
数値計算により,提案したCADEフレームワークは計算効率が高く,拡張性も高く,ベースラインモデル予測制御(MPC)よりも優れていた。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-11-01T23:10:28Z) - Adaptive Stochastic ADMM for Decentralized Reinforcement Learning in
Edge Industrial IoT [106.83952081124195]
強化学習 (Reinforcement Learning, RL) は, 意思決定および最適制御プロセスのための有望な解法として広く研究されている。
本稿では,Adaptive ADMM (asI-ADMM)アルゴリズムを提案する。
実験の結果,提案アルゴリズムは通信コストやスケーラビリティの観点から技術状況よりも優れており,複雑なIoT環境に適応できることがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-30T16:49:07Z) - Demand-Side Scheduling Based on Multi-Agent Deep Actor-Critic Learning
for Smart Grids [56.35173057183362]
家庭用家電をネットでスケジュールできるスマートメーターが各家庭に備わっている需要側エネルギー管理の問題点を考察する。
目標は、リアルタイムの料金体系の下で全体のコストを最小化することです。
マルコフゲームとしてスマートグリッド環境の定式化を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-05-05T07:32:40Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。