論文の概要: Online Dynamic Pricing for Electric Vehicle Charging Stations with Reservations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.05538v1
• Date: Mon, 7 Oct 2024 22:36:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-01 18:08:20.511453
• Title: Online Dynamic Pricing for Electric Vehicle Charging Stations with Reservations
• Title（参考訳）: 保存型電気自動車充電ステーションのオンライン動的価格設定
• Authors: Jan Mrkos, Antonín Komenda, David Fiedler, Jiří Vokřínek,
• Abstract要約: 電気自動車(EV)への移行は、電力網に大きな影響を与える。 従来の燃料源とは異なり、EVの電力はグリッド容量、価格変動、長時間のEV充電時間によって制約される。 本稿では,リザーブドEV充電サービスのオンライン動的価格設定モデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3374875022248865
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The transition to electric vehicles (EVs), coupled with the rise of renewable energy sources, will significantly impact the electric grid. Unlike conventional fuel sources, electricity for EVs is constrained by grid capacity, price fluctuations, and long EV charging times, requiring new pricing solutions to manage demand and supply. This paper proposes a model for online dynamic pricing of reserved EV charging services, including reservation, parking, and charging as a bundled service priced as a whole. Our approach focuses on the individual charging station operator, employing a stochastic demand model and online dynamic pricing based on expected demand. The proposed model uses a Markov Decision Process (MDP) formulation to optimize sequential pricing decisions for charging session requests. A key contribution is the novel definition and quantification of discretization error introduced by the discretization of the Poisson process for use in the MDP. The model's viability is demonstrated with a heuristic solution method based on Monte-Carlo tree search, offering a viable path for real-world application.
• Abstract（参考訳）: 電気自動車(EV)への移行と再生可能エネルギー源の台頭は、電力網に大きな影響を及ぼすだろう。 従来の燃料源とは異なり、EVの電力はグリッド容量、価格変動、長期のEV充電時間によって制約されており、需要と供給を管理するために新しい価格ソリューションが必要である。 本稿では,予約,駐車,充電を含む予約型EV充電サービスのオンライン動的価格設定モデルを提案する。 提案手法は,需要予測に基づく確率的需要モデルとオンライン動的価格モデルを用いて,各充電ステーションオペレータに焦点をあてる。 提案モデルでは,Markov Decision Process (MDP) を定式化して,セッション要求を課金するためのシーケンシャルな価格決定を最適化する。 重要な貢献は、MDPで使われるポアソン過程の離散化によって導入された離散化誤差の新たな定義と定量化である。 このモデルの生存性はモンテカルロ木探索に基づくヒューリスティックな解法を用いて実証され、実世界のアプリケーションに実行可能な経路を提供する。

関連論文リスト

• Dynamic Pricing in High-Speed Railways Using Multi-Agent Reinforcement Learning [4.800138615859937]
  本稿では,競合演算子や協調演算子のコンテキストにおいて,効果的な動的価格戦略を設計する上での課題について述べる。 非ゼロサムマルコフゲームに基づく強化学習フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-14T16:19:25Z)
• Multi-agent reinforcement learning strategy to maximize the lifetime of Wireless Rechargeable [0.32634122554913997]
  本論文では,ネットワーク寿命を最大化するために,複数の移動体充電器の汎用充電フレームワークを提案する。 マルチポイント充電モデルは充電効率を高めるために利用され、MCは充電位置ごとに複数のセンサーを同時に充電することができる。 この提案では、大規模な再トレーニングを必要とせずに、強化アルゴリズムを異なるネットワークに適用できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-21T02:18:34Z)
• Coherent Hierarchical Probabilistic Forecasting of Electric Vehicle Charging Demand [3.7690784039257292]
  本稿では,複数の電気自動車充電ステーション(EVCS)の階層的確率的予測問題について検討する。 各充電ステーションに対して、部分入力凸ニューラルネットワーク(PICNN)に基づくディープラーニングモデルを訓練し、日頭充電需要の条件分布を予測する。 微分凸最適化層(DCL)は、分布からサンプリングされたシナリオを再構成し、一貫性のあるシナリオを生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-01T03:35:04Z)
• Learning and Optimization for Price-based Demand Response of Electric Vehicle Charging [0.9124662097191375]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-16T06:39:30Z)
• MOTO: Offline Pre-training to Online Fine-tuning for Model-based Robot Learning [52.101643259906915]
  本研究では,高次元観測による強化学習におけるオフライン事前学習とオンラインファインチューニングの問題について検討する。 既存のモデルベースオフラインRL法は高次元領域におけるオフラインからオンラインへの微調整には適していない。 本稿では,事前データをモデルベース値拡張とポリシー正則化によって効率的に再利用できるオンラインモデルベース手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-06T21:04:31Z)
• A Deep Q-Learning based Smart Scheduling of EVs for Demand Response in Smart Grids [0.0]
  本研究では、Deep Q-Learningを利用して、マイクログリッド内におけるEVの充電および排出活動のスケジューリングを行うモデルフリーソリューションを提案する。 我々は,EVスケジューリング動作に対する特定の報酬に基づいて状態の値を評価するためにベルマン方程式を適用し,ニューラルネットワークを用いて利用可能な動作に対するQ値とエプシロングレーディアルゴリズムを用いて,目標エネルギープロファイルを満たすために,エクスプロイトと探索のバランスをとる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-05T06:04:46Z)
• Maximum flow-based formulation for the optimal location of electric vehicle charging stations [2.340830801548167]
  本稿では,EV充電需要を最大フロー問題として駅に割り当てるモデルを提案する。 実世界のシナリオを扱うための我々のアプローチのスケーラビリティを実証し、モントリオール市の方法論を紹介します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-10T19:49:09Z)
• Power Hungry Processing: Watts Driving the Cost of AI Deployment? [74.19749699665216]
  生成された多目的AIシステムは、機械学習(ML)モデルをテクノロジに構築するための統一的なアプローチを約束する。 この「一般性」の野心は、これらのシステムが必要とするエネルギー量と放出する炭素量を考えると、環境に急激なコストがかかる。 これらのモデルを用いて,代表的なベンチマークデータセット上で1,000の推論を行うのに必要なエネルギーと炭素の量として,デプロイメントコストを測定した。 本稿は、多目的MLシステムの展開動向に関する議論から締めくくり、エネルギーと排出の面でコストの増大に対して、その実用性はより意図的に重み付けされるべきである、と警告する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-28T15:09:36Z)
• 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)
• COPlanner: Plan to Roll Out Conservatively but to Explore Optimistically for Model-Based RL [50.385005413810084]
  ダイナスタイルのモデルベース強化学習には、ポリシー学習と実環境探索のためのサンプルを生成するモデルロールアウトという2つのフェーズが含まれる。 $textttCOPlanner$は、不正確な学習された動的モデル問題に対処するモデルベースのメソッドのための計画駆動フレームワークである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-11T06:10:07Z)
• Structured Dynamic Pricing: Optimal Regret in a Global Shrinkage Model [50.06663781566795]
  消費者の嗜好と価格感が時間とともに変化する動的モデルを考える。 我々は,モデルパラメータの順序を事前に把握している透視者と比較して,収益損失が予想される,後悔による動的価格政策の性能を計測する。 提案した政策の最適性を示すだけでなく,政策立案のためには,利用可能な構造情報を組み込むことが不可欠であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-28T00:23:23Z)
• 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)
• Research: Modeling Price Elasticity for Occupancy Prediction in Hotel Dynamic Pricing [13.768319677863259]
  本稿では,需要の価格弾力性を明示的にモデル化したホテル需要関数を提案する。 本モデルは,内在性問題を軽減するために慎重に設計された弾力性学習モジュールで構成され,データスパースネスに対処するためのマルチタスクフレームワークで訓練されている。 実世界のデータセットに関する包括的実験を行い、占有率予測と動的価格の両面において、最先端のベースラインよりも手法の優位性を検証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-04T13:58:04Z)
• Optimized cost function for demand response coordination of multiple EV charging stations using reinforcement learning [6.37470346908743]
  我々は、複数の充電ステーションを同時に調整するマルコフ決定プロセス(MDP)に基づいて、RLに関する以前の研究に基づいて構築する。 我々は、基本的に、学習した制御ポリシーに対して、柔軟性を提供しない充電需要を常に満たすよう強制するコスト関数の改善を提案する。 提案したバッチRLのQ-iteration実装を,実世界のデータを用いて,オリジナル(コスト)のQ-iteration実装と厳密に比較する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-03T11:22:27Z)
• Autoregressive Dynamics Models for Offline Policy Evaluation and Optimization [60.73540999409032]
  表現的自己回帰ダイナミクスモデルが次の状態の異なる次元を生成し、以前の次元で順次条件付きで報酬を得ることを示す。 また,リプレイバッファを充実させる手段として,自己回帰的ダイナミクスモデルがオフラインポリシー最適化に有用であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-28T16:48:44Z)
• Modular Deep Reinforcement Learning for Continuous Motion Planning with Temporal Logic [59.94347858883343]
  本稿では,マルコフ決定過程(MDP)をモデルとした自律動的システムの運動計画について検討する。 LDGBA と MDP の間に組込み製品 MDP (EP-MDP) を設計することである。 モデルフリー強化学習(RL)のためのLDGBAベースの報酬形成と割引スキームは、EP-MDP状態にのみ依存する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-24T01:11:25Z)
• Hybrid Modelling Approaches for Forecasting Energy Spot Prices in EPEC market [62.997667081978825]
  EPEC市場におけるエネルギースポット価格予測のためのハイブリッドモデリング手法について検討する。 データは2013-2014年の電力価格、2015年のテストデータで提供された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-14T12:45:53Z)
• A Multi-Agent Deep Reinforcement Learning Approach for a Distributed Energy Marketplace in Smart Grids [58.666456917115056]
  本稿では,マイクログリッドを支配下に置くために,強化学習に基づくエネルギー市場を提案する。 提案する市場モデルにより,リアルタイムかつ需要に依存した動的価格設定環境が実現され,グリッドコストが低減され,消費者の経済的利益が向上する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-23T02:17:51Z)
• Multi-Agent Meta-Reinforcement Learning for Self-Powered and Sustainable Edge Computing Systems [87.4519172058185]
  エッジコンピューティング機能を有するセルフパワー無線ネットワークの効率的なエネルギー分配機構について検討した。 定式化問題を解くために,新しいマルチエージェントメタ強化学習(MAMRL)フレームワークを提案する。 実験の結果、提案されたMAMRLモデルは、再生不可能なエネルギー使用量を最大11%削減し、エネルギーコストを22.4%削減できることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-20T04:58:07Z)

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。