強化学習型Stackelberg Gameに基づくEV利用と共有電池充電価格の最適化
Reinforcement Learning-Based Stackelberg Game for Optimizing EV Utilization and Shared Energy Storage System Charging Price
- 提供方法
- 本サイト上にてダウンロード・閲覧可
- 形態
- 価格
- 一般価格(税込):¥1,100 会員価格(税込):¥880
- 文献番号
- 20266007
- 文献・情報種別
- 学術講演会予稿集(秋)
No.94-26
- 掲載ページ
- 1-6(Total 6 p)
- 発行年月
- 2026年 10月
- 出版社
- (公社)自動車技術会
- 言語
- 日本語
- イベント
- 2026年秋季大会
書誌事項
| 著者 | 1) 大野 結人, 2) 稲垣 伸吉, 3) 鈴木 達也, 4) 中野 日加里 |
|---|---|
| 著者(英) | 1) Yuito Ohno, 2) Shinkichi Inagaki, 3) Tatsuya Suzuki, 4) Hikari Nakano |
| 勤務先 | 1) 名古屋大学, 2) 南山大学, 3) 名古屋大学, 4) NUVVE JAPAN |
| 勤務先(英) | 1) Nagoya University, 2) Nanzan University, 3) Nagoya University, 4) NUVVE JAPAN |
| 抄録 | 太陽光発電の余剰電力活用に向け,地域コミュニティのEVと共有蓄電池を協調運用するエネルギーマネジメントシステムについて検討する.システムの運用手法を構築し,種々の観点から評価を行うことで,実用化に向けた有効性と今後の課題について議論する. |
| 抄録(英) | This study investigates an energy management system that coordinates electric vehicles (EVs) and a shared battery within a local community for the effective utilization of surplus photovoltaic generation. We construct an operation method for the system and evaluate it from various perspectives, thereby discussing its effectiveness and remaining challenges toward practical implementation. 翻訳 |