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pnucse-capstone-2024/Capstone-2024-team-38

 
 

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강화학습 기반 V2G 전력 거래 이익 최대화

1. 프로젝트 소개

프로젝트 개요

본 프로젝트는 V2G(Vehicle-to-Grid) 환경에서 전력거래 이익을 최대화하기 위한 강화학습 기반 솔루션을 제안합니다. EV2Gym 시뮬레이션 환경을 활용하여 다양한 강화학습 알고리즘의 성능을 평가하고, 최적의 충방전 전략을 개발했습니다.

연구 배경

  • 신재생 에너지 비중 확대에 따른 전력 공급 과잉 문제 발생
  • 전기차 보급 확대에 따른 V2G 시스템 활용 가능성 증가

연구 목표

  • V2G 환경에서 강화학습을 통한 최적 충방전 전략 개발
  • EV 사용자와 그리드 관리자 모두의 이익을 고려한 통합 솔루션 제시
  • 배터리 수명과 충전 만족도를 고려한 경제적 운영 방안 도출

2. 팀소개

main manager
김도균
  • PPO, SAC 알고리즘
  • Action Sampling 기법 구상
  • 그리드 관리자 관점 시나리오 구상
  • 논문 연구 및 강화학습 구상
  • 샘플 코드 테스트 모니터링 및 시뮬레이션 환경 구축
  • main manager
    배레온
  • EV 사용자 관점 시나리오 구상
  • V2G 모델 수학적 분석
  • V2G 모델 설계
  • TRPO 알고리즘
  • 다중 목적 최적화 구상
  • 3. 시스템 구상도

    image

    4. 소개영상

    2024년 전기 졸업과제 38 노란전력

    5. 참고문헌

    About

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    • Jupyter Notebook 77.4%
    • Python 22.6%