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基于两阶段经济调度的电动汽车充电策略研究
| 论文题名： | 基于两阶段经济调度的电动汽车充电策略研究 |
| 关键词： | 电动汽车充电策略;智能交通系统;经济调度;深度强化学习 |
| 摘要： | 近年来，随着工业的发展，能源短缺和环境污染问题变得越来越严重，在交通领域，汽车尾气的排放成为环境污染问题变得日益严重的要素之一，新能源电动汽车由于其零排放的特性而变得越来越受欢迎。然而，由于电动汽车数量的增加，道路拥挤问题随之而来，“充电难”成为许多电动汽车用户的最大困扰。此外，由于交通拥堵和不合理的充电策略导致发电侧调度给充电桩的能源过剩，造成能源产生一定的损失，因此造成了严重的能源浪费。在智能交通系统中设计一种充电策略主要有两种挑战。首先，由于道路交通网络的时变性和能源价格的波动性，很难设计出合理的策略来引导电动汽车选择合适的充电桩进行充电，该策略不仅可以提高用户充电满意度，还能尽可能消纳充电桩中剩余能源。其次，设计一种合理的电力经济调度策略也很重要，该策略既能满足充电桩负荷需求，又可以尽可能消纳新能源产生的电量，减少环境污染。 为了克服以上的挑战，本文设计了一种基于两阶段经济调度的电动汽车智能充电模型，该模型既可以给电动汽车提供合理的充电导航策略，又可以满足电力经济调度的负荷需求，从而实现高精确度的电力调度，本文的主要内容如下: 第一，提出了一种考虑电力经济调度的电动汽车充电模型，该模型旨在最大限度地提高用户的充电满意度和充电桩的能源消纳，同时还能最大限度地降低发电侧的发电成本和二氧化碳排放量。 第二，为了有效地求解所提出的模型，本文首次提出了一个三步优化框架，第一步通过日前调度给出机组的发电计划，第二步通过日内调度来提高电力调度的准确性，第三步是为电动汽车选择合适的充电桩来实现充电调度。 第三，在三步优化过程中，本文分别使用基于近端策略优化的深度强化学习算法来获得最优调度结果，从实验结果来看，所提出的算法在收敛速度和实际调度结果方面优于其他的深度强化学习算法。 |
| 作者： | 潘刚 |
| 专业： | 信息统计技术 |
| 导师： | 吴华洋 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 黑龙江大学 |
| 学位年度： | 2023 |
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