基于多信息交互与深度强化学习的电动汽车充电导航策略OA北大核心CSTPCD
Electric Vehicle Charging Navigation Strategy Based on Multi-Information Interaction and Deep Reinforcement Learning
针对电动汽车动态行驶行为和随机充电行为的多信息融合特征以及多系统建模复杂度,提出了一种基于多信息交互与深度强化学习的电动汽车充电导航策略.该策略首先对"电动汽车集群优化储能云平台"采集的电动汽车实际运行数据进行建模与挖掘,通过数据预处理以及数据可视化显示得到电动汽车行驶、充电信息以及城市充电站信息.其次,分析了电动汽车充电调度过程符合马尔科夫决策定义,引入深度强化学习方法建立了充电导航模型.将"车-站-网"实时信息作为深度Q网络算法的状态空间,并…查看全部>>
沈国辉;赵荣生;董晓;邢强;陈中;袁浩;耿爱国;刘纪民
南瑞集团有限公司,南京211106北京科东电力控制系统有限责任公司,北京100194国网电动汽车服务有限公司,北京100053南瑞集团有限公司,南京211106北京科东电力控制系统有限责任公司,北京100194东南大学电气工程学院,南京210096东南大学电气工程学院,南京210096南瑞集团有限公司,南京211106
信息技术与安全科学
电动汽车充电导航路径规划信息交互深度强化学习
《南方电网技术》 2022 (1)
108-116,9
国家电网公司总部科技项目(5418-202018247A-0-0-00).
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