综述：车联网（V2G）系统中的人工智能技术：综述、比较研究与模型评估

这篇综述系统梳理了人工智能（AI）在车联网（Vehicle-to-Grid, V2G）系统中的前沿应用，涵盖机器学习（ML）、深度学习（DL）、优化算法等技术在能源需求预测、充放电调度、电池健康管理等场景的效能对比，并通过LSTM-ILP混合模型案例验证了AI对电网稳定性与成本优化的提升潜力。

　　

车联网（V2G）系统中的人工智能技术：综述与创新实践

引言

随着电动汽车（EV）的普及，车联网（V2G）技术成为整合可再生能源与电网稳定的关键。通过双向能量流动，V2G系统可平衡负载、削峰填谷，但其实时能源管理的复杂性亟需人工智能（AI）技术支撑。本文系统回顾了AI在V2G中的应用进展，并探讨了未来发展方向。

研究趋势与挑战

2015至2024年间，AI在V2G领域的研究呈现指数增长，其中机器学习（ML）占比40%，深度学习（DL）占30%。研究热点集中于能源预测（50%）、调度策略（30%）和电池管理（20%）。然而，数据标准化、实时计算瓶颈、模型可解释性及电池退化问题仍是主要挑战。

AI技术分类与应用

1. 1.

   机器学习：支持向量机（SVM）和随机森林（RF）用于负荷预测，但高维数据下表现受限。

2. 2.

   深度学习：长短期记忆网络（LSTM）在时间序列预测中表现优异，但训练成本高；卷积神经网络（CNN）适用于电池健康监测。

3. 3.

   优化算法：遗传算法（GA）和粒子群优化（PSO）用于调度，但易陷入局部最优。

4. 4.

   强化学习（RL）：深度Q网络（DQN）能动态优化策略，但需大量训练资源。

模型性能对比

• •

  LSTM：在需求预测中平均绝对误差（MAE）低至2.4，但计算耗时10秒/次。

• •

  混合GA-PSO：成本降低9%，但面临收敛效率问题。

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  强化学习：动态调度节省12%成本，但训练需数小时。

案例研究：LSTM-ILP混合模型

在居民区V2G场景中，LSTM预测电价（RMSE=0.045），结合改进线性规划（ILP）优化调度，实现42.1%的充电成本降低，同时通过蒙特卡洛模拟验证了用户行为数据的可靠性。

挑战与机遇

数据隐私问题可通过联邦学习（FL）缓解，区块链技术能提升能源交易透明度。未来需开发轻量化边缘AI模型，并增强对抗电网波动的鲁棒性。

未来方向

跨学科合作、可解释AI（XAI）及数字孪生（DT）技术将是突破重点，以推动V2G系统在智能电网中的规模化应用。

（注：全文严格基于原文内容缩编，未添加非文献依据的结论。）