Machine Learning-Based Control of Electric Vehicle Charging for Practical Distribution Systems With Solar Generation
Notice bibliographique
Résumé
The adoption of Electric Vehicles (EVs) and solar Photovoltaic (PV) generation by households is rapidly and significantly increasing. Utilities are facing the challenge of efficiently managing EV and PV resources to help mitigate the undesirable effects on grid operation. Existing approaches to solve these issues depend on accurate but hard to predict behavior of EVs and PVs, detailed knowledge of customers, and grid infrastructure, all of which complicate the effective deployment of these resources. Motivated by these practical challenges and in collaboration with industry partners working on addressing these issues, this paper proposes a two-level data-driven smart controller for EV charging in distribution systems. The controller is modeled as a Deep Reinforcement Learning (DRL) agent, which coordinates the charging rates of multiple EVs connected to a realistic residential feeder with high penetration of PV generation. The first level coordinates the aggregated EV load at distribution Medium Voltage (MV) level to provide Demand Response (DR) services; at the Low Voltage (LV) level it aims to maximize the EVs’ state of charge at departure while avoiding the overloading of the MV/LV distribution transformers. The controller is verified through simulations on an actual utility grid facing the aforementioned challenges, demonstrating the effectiveness and practicality of the proposed DRL-based smart charging approach.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».