分散式电动汽车实时优化调度方法、系统、终端及介质
基本信息
| 申请号 | CN202110419560.0 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN113515884A | 公开（公告）日 | 2021-10-19 |
| 申请公布号 | CN113515884A | 申请公布日 | 2021-10-19 |
| 分类号 | G06F30/27（2020.01）I;G06Q10/04（2012.01）I;G06Q50/06（2012.01）I;G06N3/00（2006.01）I;G06N20/00（2019.01）I;H02J3/32（2006.01）I;H02J3/46（2006.01）I;G06F113/04（2020.01）N | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 方陈;赵小瑾;朱征;王皓靖;冯冬涵;时珊珊;徐琴;周云;张宇;余苏敏;张开宇;魏晓川;刘泽宇 | 申请（专利权）人 | 华东电力试验研究院有限公司 |
| 代理机构 | 上海恒慧知识产权代理事务所（特殊普通合伙） | 代理人 | 张宁展 |
| 地址 | 200122上海市浦东新区源深路1122号 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明提供了一种分散式电动汽车实时优化调度方法及系统，建立联合电动汽车充电和电网机组出力的实时优化调度模型；并通过电动汽车集群能量边界等效模型和优化功率再分配策略提高模型求解效率；将所提出的优化调度模型构造成一个马尔可夫决策过程；并利用强化学习算法进行求解；将训练好的智能体应用于分散式电动汽车实时优化调度，实时优化各时段机组出力和电动汽车充电功率，实现电网经济运行。同时提供了一种相应的终端及介质。本发明一方面无需依赖准确的模型预测，连续的动作空间可保证调控的灵活性，且求解速度快；另一方面优选SAC算法作为强化学习算法，具有最大化熵的特点，可广泛探索环境，在环境变化的情况下仍具有较强的鲁棒性。 |
