本發明提供一種基于深度強化學習的智能電動汽車充放電決策方法,涉及電動汽車充放電技術領域?;跀祿寗拥臋C器學習算法,可用于求解復雜優化問題,且不需要系統的先驗知識,可以基于函數迭代完成歷史運行狀態的動態學習,基于經驗積累與回報分析得到最優充放電計劃。從用戶角度出發,構造了一個具有未知轉移概率的MDP,用于描述電動汽車充放電調度問題??紤]了電價的隨機性和通勤行為來描述實際場景;提出了一種基于深度強化學習的無模型方法,該方法不需要任何系統模型信息,以確定該實時決策問題的最優決策;使用單步預測LSTM網絡迭代預測電價,相比于傳統時間序列預測方法(Arima)預測精度更高。
聲明:
“基于深度強化學習的智能電動汽車充放電決策方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發明人(作者)