基于自学习的电动汽车充电控制策略优化方法及系统
基本信息
| 申请号 | CN202010411783.8 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN111532150A | 公开（公告）日 | 2020-08-14 |
| 申请公布号 | CN111532150A | 申请公布日 | 2020-08-14 |
| 分类号 | B60L53/00(2019.01)I | 分类 | - |
| 发明人 | 薛激光;闫春生;郑永健;代宇;戴洵;高白羽;黄川;薛思萌;李德伟;周思成;范宇辰;秦悦维;张潇祺;董思同;张笑怡;修雨蔷;崔赫;王赫妍;孙宏伟;孟祥睿;汤野;程文玉;黄聪潇;魏庆来 | 申请（专利权）人 | 辽宁电能发展股份有限公司 |
| 代理机构 | 北京市恒有知识产权代理事务所（普通合伙） | 代理人 | 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院;辽宁电能发展股份有限公司;国家电网有限公司;中国科学院自动化研究所 |
| 地址 | 110003辽宁省沈阳市和平区四平街39-7号 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明属于电动汽车智能充电优化技术领域，具体涉及了一种基于自学习的电动汽车充电控制策略优化方法及系统，旨在解决现有电动汽车充电控制策略受用户端、环境影响导致电网载荷大、负载不平衡以及用户充电成本高的问题。本发明包括：相关参数初始化；全局循环，初始化评价网络和动作网络权值；局部循环，利用ADP训练评价网络和动作网络；若局部循环完成则更新迭代性能指标函数和迭代控制律，以获得最优解；若全局循环网络满足收敛精度则获得最优电池控制策略，并计算用户充电成本。本发明无需构建模型，采用自适应动态规划方法获得相应时间段内电池最优控制策略，降低电网峰谷载荷差值，提高电网灵活性、兼容性和可靠性，同时降低用户的充电成本。 |
