[发明专利]一种基于强化学习的电动汽车充放电策略优化方法有效
| 申请号： | 201811147469.2 | 申请日： | 2018-09-29 |
| 公开（公告）号： | CN109193721B | 公开（公告）日： | 2020-09-22 |
| 发明（设计）人： | 季天瑶;叶秀珍;李梦诗;吴青华 | 申请（专利权）人： | 华南理工大学 |
| 主分类号： | H02J3/32 | 分类号： | H02J3/32;H02J3/34 |
| 代理公司： | 广州市华学知识产权代理有限公司 44245 | 代理人： | 冯炳辉 |
| 地址： | 510640 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于强化学习的电动汽车充放电策略优化方法，包括步骤：1)构建电动汽车电池充放电物理模型以及电动汽车调频收益计算方法；2)建立电力系统调频市场模型，包括电动汽车参与调频的市场参与形式以及调频机制的设计；3)运用强化学习算法对电动汽车参与调频市场进行训练学习；4)建立调频效益考评方案，由训练所得模型对电动汽车调频效益进行考评。本发明通过利用电动汽车可快速切换充放电模式的优点，将其视作调频服务提供者，通过聚合商参与到调频市场中，在满足自身充电需求的同时得到调频补偿，并将强化学习算法运用到充放电策略优化当中，得到了极好的调频效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 强化 学习 电动汽车 放电 策略 优化 方法 | ||
【主权项】：
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