Multi-agent deep reinforcement learning with online and fair optimal dispatch of EV aggregators
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The growing popularity of electric vehicles (EVs) and the unpredictable behavior of EV owners have attracted attention to real-time coordination of EVs charging management. This paper presents a hierarchical structure for charging management of EVs by integrating fairness and efficiency concepts within the operations of the distribution system operator (DSO) while utilizing a multi-agent deep reinforcement learning (MADRL) framework to tackle the complexities of energy purchasing and distribution among EV aggregators (EVAs). At the upper level, DSO calculates the maximum allowable power for each EVA based on power flow constraints to ensure grid safety. Then, it finds the optimal efficiency-jain tradeoff (EJT) point, where it sells the highest energy amount while ensuring equitable energy distribution. At the lower level, initially, each EVA acts as an agent employing a double deep Q-network (DDQN) with adaptive learning rates and prioritized experience replay to determine optimal energy purchases from the DSO. Then, the real-time smart dispatch (RSD) controller prioritizes EVs for energy dispatch based on relevant EVs information. Findings indicate the proposed enhanced DDQN outperforms deep deterministic policy gradient (DDPG) and proximal policy optimization (PPO) in cumulative rewards and convergence speed. Finally, the framework’s performance is evaluated against uncontrolled charging and the first come first serve (FCFS) scenario using the 118-bus distribution system, demonstrating superior performance in maintaining safe operation of the grid while reducing charging costs for EVAs. Additionally, the framework’s integration with renewable energy sources (RESs), such as photovoltaic (PV), demonstrates its potential to enhance grid reliability. • Introduces a scalable MADRL framework for real-time EV charging and energy distribution. • Ensures fairness via an Efficiency-Jain Tradeoff (EJT) strategy at the DSO level. • Enhances agent convergence with DDQN using adaptive learning rates and prioritized replay. • Preserves stakeholder privacy with decentralized control and minimal data sharing. • Balances grid reliability with equitable energy allocation under dynamic uncertainties.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découle