Die Elektromobilität mit teils hohen Ladeleistungen ist für den sicheren Betrieb der elektrischen Verteilnetze zukünftig eine Herausforderung. Zur Reduzierung von Überlastungen in der Niederspannung werden daher Steueralgorithmen benötigt, um die Ladeleistung der Fahrzeuge zu steuern. Hierbei ergibt sich allerdings das Problem, dass die Niederspannungsnetze in der Regel messtechnisch nicht überwacht werden und so Eingangsdaten für Steueralgorithmen fehlen. In der Arbeit wird die Kombination von zwei maschinellen Lernalgorithmen untersucht. Die Steuerung der Ladeleistung von Elektrofahrzeugen ist als Markow-Entscheidungsprozess definiert, der mittels dem bestärkten Lernen gelöst wird. Für die Bereitstellung der Eingangsdaten wird ein künstliches neuronales Netz verwendet, das den Zustand eines Niederspannungsnetzes abschätzt. Durch das Zusammenspiel beider Algorithmen können die durch die Ladung von Elektrofahrzeugen ausgelösten Netzüberlastungen reduziert werden.


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    Title :

    Optimierte Ladung von Elektrofahrzeugen als Markow Entscheidungsprozess mittels maschineller Lernalgorithmen


    Contributors:


    Publication date :

    2023


    Size :

    1 Online-Ressource (X, 191 Seiten)


    Remarks:

    Diagramme, Illustrationen
    Digital preservation by Thüringer Universitäts- und Landesbibliothek




    Type of media :

    Theses


    Type of material :

    Electronic Resource


    Language :

    German , English



    Classification :

    RVK:    ZO 4480




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