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基于深度强化学习的电动汽车充电调度算法研究进展
被引量：
22
1
作者
张延宇
饶新朋
+1 位作者
周书奎
周毅
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2022年第16期179-187,共9页
对电动汽车的充电过程进行优化调度有利于电网安全稳定运行,提升道路通行效率,提高可再生能源利用率,减少用户充电时间和充电费用。深度强化学习可以有效解决电动汽车充电优化调度面临的随机性和不确定性因素的影响。首先,概述了深度强...
对电动汽车的充电过程进行优化调度有利于电网安全稳定运行,提升道路通行效率,提高可再生能源利用率,减少用户充电时间和充电费用。深度强化学习可以有效解决电动汽车充电优化调度面临的随机性和不确定性因素的影响。首先,概述了深度强化学习的工作原理,对比分析了不同种类强化学习的特点和应用场合。然后,从静态充电调度和动态充电调度两方面综述了基于深度强化学习的电动汽车充电调度算法研究成果,分析了现有研究的不足。最后,展望了该领域未来的研究方向。
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关键词
智能电网
电动汽车
深度强化学习
充电调度
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题名
基于深度强化学习的电动汽车充电调度算法研究进展
被引量：
22
1
作者
张延宇
饶新朋
周书奎
周毅
机构
河南大学
人工智能学院
河南省
车
联网
协同
技术
国际
联合实验室
(
河南大学
)
出处
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2022年第16期179-187,共9页
基金
国家自然科学基金项目资助(62176088)
河南省科技攻关项目资助(212102210412)。
文摘
对电动汽车的充电过程进行优化调度有利于电网安全稳定运行,提升道路通行效率,提高可再生能源利用率,减少用户充电时间和充电费用。深度强化学习可以有效解决电动汽车充电优化调度面临的随机性和不确定性因素的影响。首先,概述了深度强化学习的工作原理,对比分析了不同种类强化学习的特点和应用场合。然后,从静态充电调度和动态充电调度两方面综述了基于深度强化学习的电动汽车充电调度算法研究成果,分析了现有研究的不足。最后,展望了该领域未来的研究方向。
关键词
智能电网
电动汽车
深度强化学习
充电调度
Keywords
smart grid
electric vehicles
deep reinforcement learning
charging scheduling
分类号
U491.8 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
TM73 [电气工程—电力系统及自动化]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于深度强化学习的电动汽车充电调度算法研究进展
张延宇
饶新朋
周书奎
周毅
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2022
22
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