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基于强化学习的电动汽车集群实时优化调度策略
被引量：
22
1
作者
赵小瑾
张开宇
+2 位作者
冯冬涵
李恒杰
周云
《智慧电力》
北大核心
2022年第1期53-59,81,共8页
针对大规模电动汽车的实时调度存在维度高和随机性强等问题,提出基于强化学习的电动汽车集群实时优化调度策略。首先,以最小化综合成本(机组发电成本和补贴成本)为目标,建立电动汽车集群参与的电网机组经济调度模型。将实时阶段下的该...
针对大规模电动汽车的实时调度存在维度高和随机性强等问题,提出基于强化学习的电动汽车集群实时优化调度策略。首先,以最小化综合成本(机组发电成本和补贴成本)为目标,建立电动汽车集群参与的电网机组经济调度模型。将实时阶段下的该模型构建为一个马尔可夫决策过程,利用基于最大熵的深度强化学习算法对马尔可夫决策过程进行模型训练和求解。此外,融合强化学习不依赖预测信息和运筹优化算法保证物理约束的优势,将电动汽车充电和机组出力分开优化调度。最后,通过算例验证所提策略在降低成本和削峰填谷方面的可行性和有效性。
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关键词
电动汽车集群
强化学习
机组经济调度
实时优化
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题名
基于强化学习的电动汽车集群实时优化调度策略
被引量：
22
1
作者
赵小瑾
张开宇
冯冬涵
李恒杰
周云
机构
电力传输与功率变换控制教育部重点实验室(上海交通大学)
国网上海市电力公司电力科学研究院
兰州理工大学电气工程与信息工程学院
出处
《智慧电力》
北大核心
2022年第1期53-59,81,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(52167014)
国家电网有限公司科技项目(52094021000F)。
文摘
针对大规模电动汽车的实时调度存在维度高和随机性强等问题,提出基于强化学习的电动汽车集群实时优化调度策略。首先,以最小化综合成本(机组发电成本和补贴成本)为目标,建立电动汽车集群参与的电网机组经济调度模型。将实时阶段下的该模型构建为一个马尔可夫决策过程,利用基于最大熵的深度强化学习算法对马尔可夫决策过程进行模型训练和求解。此外,融合强化学习不依赖预测信息和运筹优化算法保证物理约束的优势,将电动汽车充电和机组出力分开优化调度。最后,通过算例验证所提策略在降低成本和削峰填谷方面的可行性和有效性。
关键词
电动汽车集群
强化学习
机组经济调度
实时优化
Keywords
EV clusters
reinforcement learning
economic dispatch of unit
real-time optimization
分类号
TM732 [电气工程—电力系统及自动化]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于强化学习的电动汽车集群实时优化调度策略
赵小瑾
张开宇
冯冬涵
李恒杰
周云
《智慧电力》
北大核心
2022
22
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