Abstract-This paper tar upp problemet med att definiera en förbrukningsplan för dagen före laddning av en flotta av elfordon och följa denna plan under drift. En utmaning här är den i förväg okända laddningsflexibiliteten hos elfordon, som beror på många detaljer om varje elfordon (t.ex. instickstider, effektbegränsningar, batteristorlek, effektkurva osv.). För att klara av denna utmaning, EV laddning kontrolleras under drift av en heuristisk system, och den resulterande laddning beteende EV flottan lärs genom att använda batch läge förstärkning inlärning. Baserat på detta lärda beteende kan en kostnadseffektiv konsumtionsplan för dagen före definieras. I simuleringsförsök jämförs vårt tillvägagångssätt med en flerstegs stokastisk programmeringslösning, som använder en exakt modell av varje elfordons laddningsflexibilitet. Resultaten visar att vår strategi kan hitta en förbrukningsplan före dagen med jämförbar kvalitet med referenslösningen, utan att det krävs en exakt dag-för-modell för varje laddningsflexibilitet för elfordon. Index Terms-Demand-side management, elfordon (EV), förstärkning lärande (RL), stokastisk programmering (SP). De symboler och anmärkningar som används i detta dokument sammanfattas nedan. Manuskript mottogs den 15 oktober 2013; reviderade den 20 mars 2014 och 28 augusti 2014; accepterade den 20 oktober 2014 Avsättning från dag före-priser, för att definiera obalanspriser. Funktioner Kartläggning från marknadsperiod h till uppsättningen kontrollperioder under marknadsperiod h. fur Heuristic funktion för att skicka kraft till elfordon. Energi som köps på marknaden för dagen före-marknaden för marknadsperioden h. Energi som tas ut av EV-flottan under kontrollperioden t. i P n t Laddningseffekt för EV i under kontrollperioden t i senario n.
Vadael m.fl. REF använder också satsvis RL för att lära sig en kostnadseffektiv förbrukningsplan för en grupp elfordon.
Reinforcement Learning of Heuristic EV Fleet Charging in a Day-Ahead Electricity Market
{'venue': 'IEEE Transactions on Smart Grid', 'journal': 'IEEE Transactions on Smart Grid', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}