基于DQN的智能电动汽车动态充电调度算法研究

摘要

随着电动汽车的广泛应用和环保政策的推行，合理调度电动汽车的充电行为对满足用户需求、保障电网稳定性变得愈发重要。针对智能电网中电动汽车车主的差异化充电需求和传统机器学习算法存在的维数灾难问题，本文提出一种基于深度Q网络(deep Q-network, DQN)的电动汽车充电调度算法。该算法利用深度强化学习的优势，结合实时电价和车辆状态等信息，动态调整电动汽车的充放电行为，旨在最大化经济效益并优化电网负荷。实验结果表明，与非受控式充电策略相比，本文提出的算法在30 d的测试期内可降低充电成本约65.6%,能够有效适应电网实时价格波动和用户需求变化，减少高峰充电需求，有效降低充电成本，提高电网的稳定性。

关键词

电动汽车充电调度 / 深度强化学习 / 能量优化管理 / 车联网 / 智能电网 / 信息交互