基于 MARL 的含 V2V 能量交换的分散式电动汽车充电协调
系统与控制
2023-08-29 v1 人工智能
多智能体系统
系统与控制
摘要
电动汽车（EV）充电站的有效能量管理对于支持交通部门的可持续能源转型至关重要。本文通过考虑车对车（V2V）能量交换作为电动汽车充电站中可利用的灵活性来处理电动汽车充电协调问题。此外，本文考虑了电动汽车用户体验，例如充电满意度和公平性。我们提出了一种多智能体强化学习（MARL）方法来协调含 V2V 能量交换的电动汽车充电，同时考虑电动汽车到达时间、能源价格和太阳能发电中的不确定性。通过在 MARL 的神经网络模型中引入参数噪声，增强了 MARL 的探索能力。实验结果表明，与传统的优化基线相比，我们提出的方法具有优越的性能和可扩展性。该算法的分散式执行使其能够有效地应对充电站中的部分系统故障。
引用
@article{arxiv.2308.14111,
title = {MARL for Decentralized Electric Vehicle Charging Coordination with V2V Energy Exchange},
author = {Jiarong Fan and Hao Wang and Ariel Liebman},
journal= {arXiv preprint arXiv:2308.14111},
year = {2023}
}
备注
IEEE IECON 2023 (The 49th Annual Conference of the IEEE Industrial Electronics Society)