-
公开(公告)号：CN118521118B
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202410943116.2
申请日：2024-07-15
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 本发明涉及电动汽车车队调度技术领域，具体涉及一种计及车路网交互特性的电动汽车车队调控方法及系统；本发明方法包括以路网拓扑信息、车辆状态信息及环境状态信息作为状态变量，将电动汽车聚合调控过程构建为马尔可夫决策过程模型，通过融合图神经网络的强化学习A2C算法构建电动汽车车队调控决策模型，通过状态‑动作‑奖励数据集对电动汽车车队调控决策模型进行训练，以最大化车队收益为优化方向，对电动汽车车队调控决策模型的神经网络参数进行梯度下降和更新，得到训练后的电动汽车车队调控决策模型，采用训练后的电动汽车车队调控决策模型对电动汽车车队进行调控；通过本发明提高了车队的运行效率、总收益，降低了车队运营成本。
-
公开(公告)号：CN117540861A
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311528167.0
申请日：2023-11-16
Applicant: 华北电力大学 , 内蒙古电力(集团)有限责任公司内蒙古电力科学院分公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0637 , G06Q30/0202 , G06Q30/0201 , G06Q50/40 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种基于分布式鲁棒优化的自动驾驶车队充电负荷引导策略，考虑光伏消纳鲁棒性的电动汽车充电负荷引导方法。为此，本发明提出一种鲁棒优化方法，建立表征光伏不确定性对充电运营商的决策影响的机会约束条件，基于表征光伏不确定性对充电运营商的决策影响的机会约束条件，确定充电站运行的约束条件，确定基于分布式鲁棒优化的自动驾驶车队充电负荷引导策略。本发明使用带有适当公差的L1距离近似表示概率分布函数的不确定性集合中包括的不确定概率分布函数与历史数据给定的经验分布存在的偏差，对每个充电运营商屋顶可再生能源出力，构建相关的不确定集，结合了传统优化算法和鲁棒优化算法的优点，在经济性和鲁棒性之间寻找到了一个平衡点。该发明能够合理利用城市区域内的光伏资源，提高运营商的经济效益。
-
公开(公告)号：CN118521118A
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410943116.2
申请日：2024-07-15
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 本发明涉及电动汽车车队调度技术领域，具体涉及一种计及车路网交互特性的电动汽车车队调控方法及系统；本发明方法包括以路网拓扑信息、车辆状态信息及环境状态信息作为状态变量，将电动汽车聚合调控过程构建为马尔可夫决策过程模型，通过融合图神经网络的强化学习A2C算法构建电动汽车车队调控决策模型，通过状态‑动作‑奖励数据集对电动汽车车队调控决策模型进行训练，以最大化车队收益为优化方向，对电动汽车车队调控决策模型的神经网络参数进行梯度下降和更新，得到训练后的电动汽车车队调控决策模型，采用训练后的电动汽车车队调控决策模型对电动汽车车队进行调控；通过本发明提高了车队的运行效率、总收益，降低了车队运营成本。
-
-
Search Results
3
records
(took 0.016 seconds)
