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题名基于安全强化学习算法的电动汽车充电调度策略
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作者
潘恒欣
贾润达
张树磊
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机构
东北大学信息科学与工程学院
东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室
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出处
《东北大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025年第5期1-9,共9页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61873049)。
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文摘
随着电动汽车数量的增加,强化学习在电动汽车充电调度中面临更多挑战,尤其是大规模应用带来的不确定性和维度灾难问题.针对上述问题,构建了一个居民区微电网模型,综合考虑电动汽车入网模式及其多种非线性充电模型.将充电调度问题建模为一个约束马尔可夫决策过程,并采用无模型的强化学习框架处理不确定性.针对维度灾难问题,设计了一种充放电策略,通过将电动汽车根据状态划分为不同集合,并由智能体向集合发送控制信号,从而减少动作空间维度.随后,利用基于拉格朗日约束的深度确定性策略梯度算法求解充电调度问题,同时引入安全过滤器以确保不违反硬性约束.数值仿真验证了该策略的有效性.
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关键词
电动汽车
充电调度
安全强化学习
电动汽车入网模式
非线性充电
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Keywords
electric vehicle
charging scheduling
safe reinforcement learning
V2G mode
nonlinear charging
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分类号
TP273
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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