[成果发布SMWL037]一种基于深度强化学习的两阶段电动汽车协调配网辅助服务的调度方法|电动汽车|电动车|辅助服务

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成果名称

一种基于深度强化学习的两阶段电动汽车协调配网辅助服务的调度方法

项目来源

清华大学深圳国际研究生院

成果介绍

本发明公开了基于深度强化学习的两阶段电动汽车协调配网辅助服务的调度方法，包括：建立基于配电网模型、电动汽车电池动态特性模型、充电价格激励模型以及放电价格激励模型的调度策略模型，调度策略模型经过基于高斯混合模型的两阶段训练方法进行训练；调度过程中，使用基于电动汽车能源可用性标准的K-均值聚类方法来选择进行配网辅助服务的电动汽车；建立数据模拟器后，在离线阶段，使用真实数据和模拟数据的混合数据进行预训练，在在线阶段，使用实时数据进行训练。本发明提出的调度方法，能够有效提升训练速度和模型鲁棒性，并减少在线启动过程中的累积电压误差和违规电动车充电比例，从而解决实时削峰和电压调节问题。

本发明是一种基于深度强化学习的考虑到价格激励的协调充电方案，以解决实时削峰和电压调节问题。且本发明提出了一种新的电动汽车用户参与意愿的建模方法，该方法衡量了多属性态度对电动汽车用户选择的影响，并同时考虑了电动汽车用户、充电站和电网的利润。此外，本发明提出了基于K-means聚类方法的电动车能量可用性标准，以评估电动车的能量状态进行调度，并为每个电动车定义了一个松弛时间，以评估其调度潜力并满足电动车出发时的充电需求。

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