利用大型语言模型与图神经网络优化电动汽车充电
系统与控制
2025-02-06 v1 机器学习
系统与控制
摘要
在电动汽车广泛普及的情况下维持电网稳定对于可持续交通至关重要。传统的优化方法和强化学习（RL）方法常常难以应对实时电动汽车充电的高维度和动态特性，导致次优解。为了应对这些挑战，本研究表明，将用于序列建模的大型语言模型（LLMs）与用于关系信息提取的图神经网络（GNNs）相结合，不仅优于传统的电动汽车智能充电方法，而且为全新的研究方向和创新解决方案铺平了道路。
引用
@article{arxiv.2502.03067,
title = {Optimizing Electric Vehicles Charging using Large Language Models and Graph Neural Networks},
author = {Stavros Orfanoudakis and Peter Palensky and Pedro P. Vergara},
journal= {arXiv preprint arXiv:2502.03067},
year = {2025}
}