基于深度强化学习的电动汽车充电调度算法研究进展OA北大核心CSCDCSTPCD
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。
张延宇;饶新朋;周书奎;周毅
河南大学人工智能学院,河南郑州450046河南大学人工智能学院,河南郑州450046河南大学人工智能学院,河南郑州450046河南省车联网协同技术国际联合实验室(河南大学),河南郑州450046
交通运输
智能电网电动汽车深度强化学习充电调度
《电力系统保护与控制》 2022 (16)
P.179-187,9
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)。
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