本研究提出了一种考虑实际出行特征的异质性和不可预测的电价的基于DQN的强化学习方法用于学习最优EV充电策略。研究通过使用典型中国城市的五百万公里的驾驶数据验证了方法的有效性和普适性。同时面向V2G的充电管理对充电/放电功率率、电价波动频率和范围以及出发时间非常敏感。
清华大学碳中和研究院零碳交通研究中心
充换电基础设施与技术
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