基于深度Q网络（Deep Q-Network）的电动汽车最优充电协调研究：考虑车对网（Vehicle-to-Grid, V2G）技术 作者：李一成（Yicheng Li）、向岳（Yue Xiang）、郑天文（Tianwen Zheng）、曹文（Cao Wen）、魏伟（Wei Wei）、童俊（Jun Tong）、胡海峰（Haifeng Hu）、孙洲（Zhou Sun）、陈天津（Tianjin Chen）以及张倩（Qian Zhang）

《Electricity》：Deep Q-Network Based Optimal Charging Coordination of Electric Vehicles Considering Vehicle-to-Grid Technology Yicheng Li, Yue Xiang, Tianwen Zheng, Cao Wen, Wei Wei, Jun Tong, Haifeng Hu, Zhou Sun, Tianjin Chen and Qian Zhang

　　

摘要

为了进一步促进电动汽车在电网互动中的积极参与，并降低电动汽车聚合器的决策成本，本文探讨了当前电动汽车充电和车对网（V2G）管理中存在的问题。考虑到车主的参与意愿，本文基于深度Q网络（Deep Q-Network）建立了一个优化的电动汽车充电及V2G管理模式。文章详细分析了电动汽车车主参与程度与电动汽车聚合器策略之间的相互影响。根据车主的参与意愿以及电动汽车的物理限制，开发了一种用于评估电动汽车参与充电计划的指标。通过使用深度Q网络来做出关于电动汽车参与的决策，从而提升了电动汽车聚合器的决策能力，减少了其调度计划的不稳定性，并提高了这些计划的可靠性。仿真结果表明，该方法能够动态考虑车主的参与意愿，自适应地优化调度裕度比，在多个时间段内进行全局决策，并为电动汽车聚合器制定充电和V2G调度计划。