电动汽车充电控制的深度增强学习优化方法

被引：26

作者：

杜明秋 ^{[1
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李妍 ^{[1
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王标 ^{[1
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张艺涵 ^{[2
]}

罗潘 ^{[2
]}

王少荣 ^{[1
]}

机构：

[1] 强电磁工程与新技术国家重点实验室(华中科技大学)

[2] 国网河南省电力公司经济技术研究院

来源：

中国电机工程学报 | 2019年 / 39卷 / 14期

基金：

国家重点研发计划;

关键词：

电动汽车; 状态动作估值函数; 竞争深度估值网络; 深度增强学习; 优化控制;

D O I：

10.13334/j.0258-8013.pcsee.181187

中图分类号：

TM73 [电力系统的调度、管理、通信];

学科分类号：

080802 ;

摘要：

随着用电信息采集系统的广泛推广,数据驱动的机器学习方法在电力系统优化运行领域的应用已引起广泛关注。该文基于电网在线运行状态数据采集,采用竞争深度Q网络(dueling deep Q network,DDQN)结构的深度增强学习方法开展电动汽车充电控制优化。首先选取观测状态与执行动作,定义状态动作估值函数,其次针对动作和状态维度上的绝对数值相差过大的问题,采用DDQN的Q函数,引入ε-greedy策略、记忆存储单元以及批量梯度下降法进行神经网络的分层学习,然后基于DDQN训练后的神经网络,开展电动汽车充电控制的深度增强学习优化。最后,结合IEEE33节点扩展算例说明所提电动汽车充电控制优化方法在满足各类用户出行的充电需求条件下,实现合理消纳可再生能源发电。

引用

页码：4042 / 4049

页数：8

共 11 条

[1] 促进风电消纳的供需互动合约机制与多市场购电策略 [J].