Autonomous PEV Charging Scheduling Using Dyna-Q Reinforcement Learning
Notice bibliographique
Résumé
This paper proposes a demand response method to reduce the long-term charging cost of single plug-in electric vehicles (PEV) while overcoming obstacles such as the stochastic nature of the user's driving behaviour, traffic condition, energy usage, and energy price. The problem is formulated as a Markov Decision Process (MDP) with an unknown transition probability matrix and solved using deep reinforcement learning (RL) techniques. The proposed method does not require any initial data on the PEV driver's behaviour and shows improvement on learning speed when compared to a pure model-free reinforcement learning method. A combination of model-based and model-free learning methods called Dyna-Q reinforcement learning is utilized in our strategy. Every time a real experience is obtained, the model is updated, and the RL agent will learn from both the real experience and “imagined” experiences from the model. Due to the vast amount of state space, a table-lookup method is impractical, and a value approximation method using deep neural networks is employed for estimating the long-term expected reward of all state-action pairs. An average of historical price and a long short-term memory (LSTM) network are used to predict future price. Simulation results demonstrate the effectiveness of this approach and its ability to reach an optimal policy quicker while avoiding state of charge (SOC) depletion during trips when compared to existing PEV charging schemes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».