Agent-Based Decentralized Energy Management of EV Charging Station with Solar Photovoltaics via Multi-Agent Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2505.18750v1 📥 PDF

作者: Jiarong Fan, Chenghao Huang, Hao Wang

分类: eess.SY, cs.AI, math.OC

发布日期: 2025-05-24

备注: 2024 IEEE International Smart Cities Conference (ISC2)

DOI: 10.1109/ISC260477.2024.11004246

💡 一句话要点

提出基于多智能体强化学习的电动汽车充电站分散式能源管理方案，提升鲁棒性。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 多智能体强化学习 电动汽车充电站 分散式能源管理 鲁棒性 长短期记忆网络

📋 核心要点

  1. 现有电动汽车充电管理方法在应对充电行为变化和充电器故障等不确定性方面存在不足。
  2. 提出一种基于多智能体强化学习（MARL）的分散式能源管理方法，每个充电器作为一个智能体进行协调。
  3. 实验结果表明，该方法对系统不确定性和故障具有鲁棒性，并能有效降低充电成本和提高用户满意度。

📝 摘要（中文）

为了在智慧城市中实现能源净零排放，交通电气化起着关键作用。电动汽车（EV）的普及率不断提高，使得电动汽车充电站的能源管理至关重要。虽然之前的研究已经设法降低了电动汽车充电的能源成本，同时保持了电网的稳定性，但它们往往忽略了电动汽车充电管理在各种形式的不确定性下的鲁棒性，例如不同的充电行为和一些充电器可能发生的故障。为了解决这一差距，本文提出了一种新颖的多智能体强化学习（MARL）方法，将每个充电器视为一个智能体，并在一个更真实的场景中协调电动汽车充电站中所有带有太阳能光伏的智能体，其中可能发生系统故障。在MARL算法中加入了一个长短期记忆（LSTM）网络，以从时间序列中提取时间特征。此外，还为MARL算法中的智能体设计了一种密集的奖励机制，以改善电动汽车的充电体验。通过在真实数据集上的验证，我们表明我们的方法对系统的不确定性和故障具有鲁棒性，并且在最小化电动汽车充电成本和最大化充电服务满意度方面也是有效的。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决电动汽车充电站能源管理在面对不确定性（如充电行为变化和充电器故障）时的鲁棒性问题。现有方法通常侧重于降低能源成本和维持电网稳定，但忽略了实际应用中可能出现的各种故障和用户行为差异，导致性能下降。

核心思路：论文的核心思路是将充电站中的每个充电器建模为一个独立的智能体，利用多智能体强化学习（MARL）方法，使这些智能体能够通过相互协作，共同优化充电站的能源管理策略。这种分散式方法能够更好地适应局部变化和故障，提高系统的整体鲁棒性。

技术框架：整体框架包括以下几个主要模块：1) 环境建模：模拟电动汽车充电站的运行环境，包括电网、太阳能光伏发电、充电器和电动汽车等。2) 智能体设计：每个充电器对应一个智能体，负责控制其自身的充电策略。3) MARL算法：使用MARL算法训练智能体，使其能够学习到最优的协作策略。4) LSTM网络：利用LSTM网络提取时间序列数据中的时间特征，提高智能体对未来状态的预测能力。5) 奖励函数设计：设计密集的奖励函数，鼓励智能体在降低充电成本的同时，提高用户的充电满意度。

关键创新：该论文的关键创新在于将多智能体强化学习应用于电动汽车充电站的分散式能源管理，并考虑了系统故障和用户行为不确定性。与传统的集中式控制方法相比，该方法具有更强的鲁棒性和适应性。此外，结合LSTM网络提取时间特征，提高了智能体对环境变化的感知能力。

关键设计：论文中使用了基于LSTM的MARL算法。具体而言，每个智能体使用一个LSTM网络来处理时间序列数据，并输出动作（充电功率）。奖励函数的设计考虑了充电成本、用户满意度和系统稳定性等因素。训练过程中，使用了密集的奖励机制，以加速智能体的学习过程。具体的参数设置和网络结构在论文中进行了详细描述（未知）。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

论文通过在真实数据集上的验证，表明所提出的方法对系统不确定性和故障具有鲁棒性，并且能够有效降低电动汽车充电成本和最大化充电服务满意度。具体的性能数据和对比基线在论文中进行了详细描述（未知），但摘要中强调了其在应对不确定性方面的优势。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能城市中的电动汽车充电站能源管理，提高充电站的运行效率和鲁棒性，降低充电成本，提升用户体验。此外，该方法还可以推广到其他分布式能源管理系统，例如微电网和智能楼宇等，具有广阔的应用前景。

📄 摘要（原文）

In the pursuit of energy net zero within smart cities, transportation electrification plays a pivotal role. The adoption of Electric Vehicles (EVs) keeps increasing, making energy management of EV charging stations critically important. While previous studies have managed to reduce energy cost of EV charging while maintaining grid stability, they often overlook the robustness of EV charging management against uncertainties of various forms, such as varying charging behaviors and possible faults in faults in some chargers. To address the gap, a novel Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL) approach is proposed treating each charger to be an agent and coordinate all the agents in the EV charging station with solar photovoltaics in a more realistic scenario, where system faults may occur. A Long Short-Term Memory (LSTM) network is incorporated in the MARL algorithm to extract temporal features from time-series. Additionally, a dense reward mechanism is designed for training the agents in the MARL algorithm to improve EV charging experience. Through validation on a real-world dataset, we show that our approach is robust against system uncertainties and faults and also effective in minimizing EV charging costs and maximizing charging service satisfaction.