プラグイン電気自動車の行動中立スマート充電:強化学習アプローチ【JST・京大機械翻訳】

Dyo Vladimir

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202213406962138 整理番号：22P0293435

プラグイン電気自動車の行動中立スマート充電:強化学習アプローチ【JST・京大機械翻訳】

Behaviour-neutral Smart Charging of Plugin Electric Vehicles: Reinforcement learning approach

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発行年： 2022年02月22日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年06月23日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

高出力電気自動車(EV)充電は,ピーク需要電荷による充電コストを著しく増加させることができる。本論文は,家庭用充電者のために典型的に長いプラグインセッションを利用する新しい充電アルゴリズムを提案して,短い期間のためにEVを充電するブーストによって全体の充電電力を減少して,次にプラグインセッションの残りのために低電力充電を行った。EVの過去の充電セッションの訓練による強化学習を用いて,ブーストと低電力充電相の最適パラメータを得た。いくつかの事前研究と比較して,提案したアルゴリズムはプラグインセッション期間の予測を試みず,解析で示したように,人間行動の性質により実際に正確に予測することは困難であった。代わりに,充電パラメータを直接制御し,時間とともにユーザの充電挙動に透明に適応させた。22,731の国内充電ステーションからの3.1百万の充電セッションのUKデータセットに関する性能評価は,提案したアルゴリズムが凝集体ピーク削減の31%をもたらすことを実証した。また,実験により,学習行動に及ぼす履歴サイズの影響を実証し,特定の電荷点にアルゴリズムを適用することにより事例研究で結論づけた。【JST・京大機械翻訳】

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電気自動車

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