【好文分享 |EV+LLM】利用大语言模型和图神经网络优化电动汽车充电

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[正文]

[摘要]

在大规模电动汽车（EV）普及的背景下，维持电网稳定性对于可持续交通至关重要。传统优化方法和强化学习（RL）在处理高维度和实时动态特性的电动汽车充电优化问题时，往往难以获得最优解。为应对这些挑战，本研究提出了一种新颖的优化方法，将大语言模型（LLMs）用于序列建模，并结合图神经网络（GNNs）进行关系信息提取。结果表明，该方法不仅优于传统的智能充电优化策略，还为未来研究和创新解决方案开辟了全新的方向。

[引言]

高效利用电动汽车（EV）充电基础设施对于优化能源资源并防止电网拥堵至关重要。全球主要市场因电网拥堵每年增加数十亿美元的成本，凸显了可扩展智能充电方案的紧迫性。这不仅有助于维持电网稳定性，还能促进EV的广泛应用，推动可持续交通的发展。

尽管传统优化方法（如数学规划、模型预测控制）和强化学习（RL）在EV充电优化方面取得了一定进展，但它们仍然难以应对高维度、动态性和可扩展性的充电需求，导致决策延迟和运行低效。此外，现有RL方法（包括多智能体系统）在约束满足和泛化能力方面仍面临挑战。

为克服这些局限性，本文提出了一种创新方法，将大语言模型（LLMs）和图神经网络（GNNs）相结合，实现更精确的EV智能充电决策。这是首次利用LLMs进行EV充电优化，并验证了其有效性。这一方法的推广可进一步拓展至其他优化问题，为智能充电及相关领域开辟全新的研究方向。

主要贡献：图表示学习建模：重新定义EV充电优化问题，使其能够在GNNs框架下进行关系建模，提高基础设施动态交互的捕捉能力。LLMs 在EV充电决策中的首次应用：为EV智能充电开创了LLM的应用范式。LLMs与GNNs的协同优化：实验表明，这种方法显著提升了EV智能充电的精度和可靠性，优于传统优化方案。

[EV 智能充电]

从充电桩运营商（CPO）的角度来看，车网互动（V2G）智能充电的核心任务是在满足运营约束的前提下，优化电动汽车（EVs）的充放电策略以实现利润最大化。

主要目标与挑战电价套利：CPO 需要利用动态电价机制，在电价较低时充电，在电价较高时放电回馈电网，以获取利润。电网约束：必须满足配电系统运营商（DSO）设定的总功率限制，确保所有EV的充放电不会超过电网承载能力。用户需求保障：需精准调度，确保每辆EV在离开前获得足够的充电量。

由于网络拓扑与用户充电需求的复杂性，V2G 智能充电是一个高度动态的优化问题，需要先进的决策方法以实现实时、高效的充电管理。

[基于 LLM 的智能充电优化]

本研究提出了一种基于大语言模型（LLMs）和图神经网络（GNNs）的 EV 智能充电优化框架，包括以下三个主要步骤（见图 1）：(a)收集充电轨迹数据，(b)将状态-动作数据转换为图表示，(c)利用 LLM 进行离线强化学习（Offline RL）训练。

A. 离线 RL 数据收集

离线强化学习（Offline RL）利用固定的历史交互数据集训练最优策略，避免额外环境探索带来的风险和成本。在 EV 充电优化中，离线 RL 采用历史充电记录数据，这些数据由 CPO 在实际充电运营中管理产生。此外，还引入随机均匀策略生成的轨迹，以增强数据多样性（见图 1.a）。

B. GNN 进行图嵌入（Graph Embeddings）

直接使用轨迹数据进行训练效率较低，因此研究采用图神经网络（GNNs）进行充电网络的图建模（见图 1.b）：

GNN 处理步骤：

每个节点的特征首先通过多层感知机（MLP）进行特征编码，生成初始嵌入向量。

经过图卷积层（Graph Convolution Layers）进行信息传播（Message Passing），聚合邻域节点的上下文信息。

最终得到的节点嵌入（Embeddings）作为输入，提供给LLM 进行强化学习决策。

这种基于 GNN 的表示学习方法，比传统的长向量表示（Vector Representation）更能高效捕捉电网的局部和全局信息，提升智能充电策略的优化能力。

C. LLM 进行策略学习

在获得丰富的充电轨迹数据后，研究采用大语言模型（LLM）进行智能充电策略优化（见图 1.c）。

[结果分析]

本节展示了实验结果，以验证所提出GNN+LLM 充电优化方法的优越性。仿真实验在EV2Gym进行，该模拟器使用真实 EV 行为数据，确保结果具有现实通用性。实验采用50 个充电站的挑战性场景，EV随机到达，且电网动态调整总功率限额，这对现有基线方法构成巨大挑战。

A. 基准方法对比（见图 2）

为了评估方法的有效性，我们与多种基线算法进行比较，包括：

实验结果（见图 2）表明：

B. 关键指标分析（见表 I）

表 I 总结了 100 轮评估后，各方法在用户满意度、成本、功率违约等关键指标上的表现：

C. 训练数据集影响（见表 II）

表 II 比较了GNN+LLM 在不同数据集上的训练效果，包括：

随机策略（Random）最优策略（Optimal）随机+最优策略（Optimal + Random）

关键发现：

[结论]

本研究表明，将大语言模型（LLMs）与图神经网络（GNNs）结合，能够显著提升复杂大规模 EV 充电调度的优化效果。实验结果证明，该混合方法相较于传统强化学习（RL）算法，在以下方面具有明显优势：

整体而言，该方法克服了传统方法在规模化应用和动态适应性上的局限性，为 EV 智能充电优化提供了一种高效、可扩展的新范式。