CPS: Small: Collaborative Research: Models and System-Level Coordination Algorithms for Power-in-the-Loop Autonomous Mobility-on-Demand Systems

CPS:小型:协作研究:功率在环自主按需移动系统的模型和系统级协调算法

基本信息

  • 批准号:
    1837135
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 30万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
    Standard Grant
  • 财政年份:
    2019
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2019-01-01 至 2022-12-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

The goal of this project is to investigate how self-driving, electric vehicles transporting passengers on demand (a system referred to as autonomous mobility-on-demand, or AMoD) can enable optimized, coupled control of the power and transportation networks. The key observation is that the AMoD technology will give rise to complex couplings between the power and transportation networks, namely couplings between charging demand and electricity prices as people move around a city. The hypothesis is that by exploiting such couplings through control and optimization, AMoD systems will lead to lower electricity generation costs and higher integration levels of intermittent renewable energy resources such as wind and solar, while providing more convenient transportation. The results of this project will provide guidelines to transportation stakeholders and policy-makers regarding the deployment of autonomous vehicles on a societal scale, benefitting the U.S. economy by fostering clean and efficient future transportation systems. This project will devise theoretical models and optimization tools for the characterization of the aforementioned couplings and for the system-level control of AMoD with the power network in the loop. The key technical idea is to cast the coupled power and transportation networks in the formal framework of flow optimization, whereby city districts, charging stations, and roads are abstracted as nodes and edges of a graph, and the movements of customers, vehicles, and energy are abstracted as flows over such a graph. This project will then devise a control framework to optimize over the decision variables, e.g., vehicles' routes, charging decisions, and power generation schedules.This award reflects NSF's statutory mission and has been deemed worthy of support through evaluation using the Foundation's intellectual merit and broader impacts review criteria.
该项目的目的是调查自动驾驶的电动汽车如何按需运输乘客(一种称为自动驾驶的按需或AMOD的系统)可以实现对电力和运输网络的优化,耦合的控制。关键的观察结果是,AMOD技术将产生电力和运输网络之间的复杂耦合,即随着人们在城市周围的行动,充电需求与电价之间的耦合。假设是,通过通过控制和优化利用此类耦合,AMOD系统将导致发电成本降低,并在提供更方便的运输过程中,诸如风能和太阳能等间歇性可再生能源的整合水平较高。该项目的结果将为运输利益相关者和政策制定者提供有关在社会规模上部署自动驾驶汽车的准则,从而通过促进清洁有效的未来运输系统来使美国经济受益。 该项目将设计理论模型和优化工具,用于表征上述耦合,并使用循环中的功率网络对AMOD的系统级控制。关键的技术思想是将耦合的功率和运输网络施放在流动优化的正式框架中,从而将城市地区,充电站和道路抽象为图形的节点和边缘,而客户,车辆和能量的运动被抽象为在此图上的流动。然后,该项目将设计一个控制框架,以优化决策变量,例如车辆的路线,充电决策和发电计划。该奖项反映了NSF的法定任务,并被认为是值得通过基金会的知识分子优点和更广泛的影响审查标准通过评估来进行评估的。

项目成果

期刊论文数量(5)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Graph Meta-Reinforcement Learning for Transferable Autonomous Mobility-on-Demand
用于按需可转移自主移动的图元强化学习
A Vehicle Coordination and Charge Scheduling Algorithm for Electric Autonomous Mobility-on-Demand Systems
  • DOI:
    10.23919/acc45564.2020.9147734
  • 发表时间:
    2020-07
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Felix Boewing;Maximilian Schiffer;Mauro Salazar;M. Pavone
  • 通讯作者:
    Felix Boewing;Maximilian Schiffer;Mauro Salazar;M. Pavone
On the Interaction Between Autonomous Mobility on Demand Systems and Power Distribution Networks—An Optimal Power Flow Approach
  • DOI:
    10.1109/tcns.2021.3059225
  • 发表时间:
    2019-05
  • 期刊:
  • 影响因子:
    4.2
  • 作者:
    Alvaro Estandia;Maximilian Schiffer;Federico Rossi;E. Kara;R. Rajagopal;M. Pavone
  • 通讯作者:
    Alvaro Estandia;Maximilian Schiffer;Federico Rossi;E. Kara;R. Rajagopal;M. Pavone
Joint Optimization of Autonomous Electric Vehicle Fleet Operations and Charging Station Siting
Joint Design and Control of Electric Vehicle Propulsion Systems
电动汽车推进系统的联合设计与控制
  • DOI:
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Verbruggen, Frans;Salazar, Mauro;Pavone, Marco;Hofman, Theo
  • 通讯作者:
    Hofman, Theo
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  • 通讯作者:
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  • 作者:
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    José M. Álvarez

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