arXiv · 17.06.2026 ·ИИ в бизнесе

Оптимизация зарядки электромобилей с помощью обучения с подкреплением

Исследователи представили новый подход к управлению зарядкой электромобилей, основанный на обучении с подкреплением (Reinforcement Learning). Метод решает проблему нестабильности энергосетей, возникающую из-за резкого роста числа электрокаров и пиковых нагрузок. Главная сложность, которую удалось преодолеть — отсутствие точных данных о времени отъезда автомобиля, что является критическим фактором для планирования энергопотребления.

Алгоритм использует подход «Decision-Focused RL», который объединяет прогнозирование поведения пользователей с процессом принятия решений. В отличие от стандартных моделей, которые сначала пытаются предсказать время отъезда, а затем оптимизируют зарядку, новая система обучается принимать решения, минимизирующие итоговые затраты и нагрузку на сеть, даже в условиях неопределенности. Это позволяет системе адаптироваться к реальным сценариям, где водители не всегда следуют строгому графику.

Результаты моделирования показывают, что такой метод эффективнее традиционных стратегий управления нагрузкой. Интеграция подобных интеллектуальных систем в инфраструктуру зарядных станций позволяет сглаживать пики спроса на электроэнергию без необходимости радикального обновления существующих сетей. Технология демонстрирует потенциал применения методов машинного обучения для решения прикладных задач в энергетическом секторе и автоматизации управления сложными инфраструктурными объектами.

Источник: arXiv

Похожие материалы

Hacker News · Безопасность и алайнмент OpenAI представила подходы к обучению моделей с долгосрочной пользой OpenAI опубликовала исследование, посвященное методам обучения с подкреплением (RL), направленным на создание моделей, чье поведение остается полезным и безопасным в долгосрочной перспективе. Основной фокус работы смещен с краткосрочного выполнения задач на формирование устойчивых паттернов поведения, которые приносят пользу пользователю на протяжении длительного взаимодействия. arXiv · Машинное обучение Укрепление киберфизических систем с помощью обучения с подкреплением Исследователи проанализировали эффективность контроллеров на базе обучения с подкреплением (Reinforcement Learning, RL) в нелинейных системах, подверженных внешним кибератакам. В работе рассматриваются сценарии с внедрением ложных данных и атаками типа «отказ в обслуживании» (DoS), которые представляют серьезную угрозу для критической инфраструктуры и автоматизированных производственных процессов. Hacker News · ИИ в бизнесе ИИ-контроллеры продлевают срок службы батарей Компания Smarter Charging разработала ИИ-систему для управления зарядкой электромобилей, которая учитывает износ батарей. Алгоритм адаптирует параметры зарядки в зависимости от состояния аккумулятора, что позволяет продлить его срок службы и повысить эффективность использования. arXiv · Машинное обучение Новый метод обучения с подкреплением на основе предпочтений UBP2 Исследователи представили алгоритм UBP2 (Uncertainty-Balanced Preference Planning), направленный на повышение эффективности обучения с подкреплением на основе предпочтений (Preference-based RL). Традиционные подходы в этой области часто зависят от пассивного сбора данных, что приводит к низкой скорости обучения, особенно на начальных этапах, когда системе не хватает информации о предпочтениях пользователя. arXiv · Машинное обучение Мультиагентные системы для многокритериальной оптимизации в динамических средах Исследователи представили новый подход к решению задач оптимизации в вычислительных и сетевых системах с помощью мультиагентных систем. Традиционные методы обучения с подкреплением часто сводят сложные задачи к минимизации единого скалярного вознаграждения, используя штрафные коэффициенты для учета ограничений. Однако такой подход оказывается недостаточно гибким в динамических условиях, где требования к производительности и затратам постоянно меняются. arXiv · Машинное обучение Фреймворк Lagrange для автономного вождения в открытых средах Исследователи представили Lagrange — новый подход к созданию систем автономного вождения, основанный на энергетических моделях и разреженных вычислениях. В отличие от традиционных плотных сетей, таких как сетки заполнения (occupancy networks), которые требуют значительных вычислительных мощностей для обработки геометрических данных, Lagrange фокусируется на эффективности представления пространства. Это позволяет модели лучше адаптироваться к нестандартным дорожным ситуациям и редким сценариям, с которыми сложно справляться классическим алгоритмам. arXiv · Память и RAG Как улучшить надёжность ИИ-агентов в робототехнике Исследователи из MIT и других ведущих университетов предложили новый подход к улучшению надёжности ИИ-агентов в робототехнике. В своей работе, опубликованной на arXiv, они рассматривают проблему обнаружения аномалий в поведении роботов, управляемых генеративными моделями. arXiv · Машинное обучение Модельно-ориентированный подход к созданию сред для обучения с подкреплением Исследователи представили новый подход к разработке виртуальных сред, предназначенных для обучения агентов с подкреплением (RL). Традиционно создание таких систем требует значительных затрат времени, так как для успешной сходимости алгоритмов агентам необходимо тренироваться в множестве схожих, но вариативных условий. Авторы работы предлагают использовать модельно-ориентированную методологию, которая позволяет автоматизировать генерацию семейств сред, сохраняя при этом их функциональную близость. The Decoder · ИИ в бизнесе Nvidia и университеты США обучили роботов навыкам захвата через ИИ-агентов Исследователи из Nvidia, Университета Карнеги — Меллона и Калифорнийского университета в Беркли представили метод обучения робототехники с помощью автономных ИИ-агентов. Система использует возможности генеративного кода для самостоятельной корректировки движений роботов в реальных условиях. Вместо классического программирования каждого действия, агенты анализируют неудачные попытки и автоматически переписывают алгоритмы управления, чтобы повысить точность выполнения сложных манипуляций. arXiv · Машинное обучение Алгоритм Pareto Q-Learning для многокритериального обучения с подкреплением Исследователи представили новый алгоритм Pareto Q-Learning with Reward Machines (PQLRM), предназначенный для решения задач обучения с подкреплением в условиях сложной структуры вознаграждений. Метод объединяет принципы Pareto Q-Learning, позволяющие аппроксимировать фронт Парето для векторных оценок Q-функций, с возможностями Reward Machines, которые позволяют декомпозировать задачи на основе формальных спецификаций.

← Все материалы