考虑配电网的基于上下文老虎机的电动汽车充电控制
其他计算机科学
2019-05-06 v1
摘要
随着电动汽车的普及，配电网更容易发生过载。在本文中，我们研究了一种基于上下文老虎机 (contextual bandits) 的智能定价与功率控制机制，以激励分配充电负荷并防止网络故障。本研究将微观交通模拟器 SUMO 与电网模拟器 SIMONA 相结合，从而产生可靠的配电网负荷值。我们的实验在现实条件下精心进行，结果表明上下文老虎机学习优于无上下文强化学习算法，且我们的方法适用于给定问题。由于强化学习算法可以快速适应以包含新信息，我们认为它们适合作为整体交通控制场景的一部分。
引用
@article{arxiv.1905.01163,
title = {Charging control of electric vehicles using contextual bandits considering the electrical distribution grid},
author = {Christian Römer and Johannes Hiry and Chris Kittl and Thomas Liebig and Christian Rehtanz},
journal= {arXiv preprint arXiv:1905.01163},
year = {2019}
}
备注
appeared in KNOWme workshop @ECMLPKDD2018, 19 pages