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淺聊適用于大規(guī)模充電場站的深度強化學習有序充電策略

瀏覽次數(shù):174更新時間:2024-11-20

張繼冬

安科瑞電氣股份有限公司 上海嘉定 201801

摘要: 隨著電動汽車的快速普及,大規(guī)模充電場站的有序充電管理成為亟待解決的重要問題。本文深入探討了適用于大規(guī)模充電場站的深度強化學習有序充電策略。首先介紹了大規(guī)模充電場站有序充電的研究背景和意義,分析了當前面臨的挑戰(zhàn)。接著闡述了深度強化學習的基本原理及其在有序充電策略制定中的優(yōu)勢。隨后詳細描述了基于深度強化學習的有序充電策略的具體設(shè)計與實現(xiàn)過程,包括狀態(tài)表示、動作選擇、獎勵函數(shù)設(shè)定等方面。最后通過模擬實驗或?qū)嶋H案例分析了該策略的應(yīng)用效果,展示了其在提高充電效率、降低電網(wǎng)負荷沖擊、優(yōu)化能源利用等方面的顯著成效,為大規(guī)模充電場站的高效運營提供了有力的理論支持和實踐指導。

1、引言
近年來,電動汽車作為一種綠色環(huán)保的交通工具得到了迅猛發(fā)展。與之相應(yīng),大規(guī)模充電場站如雨后春筍般涌現(xiàn)。然而,眾多電動汽車同時充電可能會給電網(wǎng)帶來巨大的負荷沖擊,導致電網(wǎng)電壓波動、功率因數(shù)降低等問題,同時也可能影響充電效率和用戶體驗。因此,如何制定科學合理的有序充電策略,實現(xiàn)大規(guī)模充電場站的高效、有序充電,成為了當前研究的熱點和亟待解決的關(guān)鍵問題。
2、大規(guī)模充電場站有序充電面臨的挑戰(zhàn)
2.1電動汽車充電需求的不確定性
電動汽車用戶的充電時間、充電電量需求等具有很大的隨機性,不同用戶的出行習慣、行程安排各不相同,這使得準確預測充電需求變得十分困難,給有序充電策略的制定帶來了很大的挑戰(zhàn)。

2.2電網(wǎng)負荷平衡的要求

大規(guī)模充電場站集中充電可能會在短時間內(nèi)使電網(wǎng)負荷急劇增加,超出電網(wǎng)的承載能力,導致電網(wǎng)運行不穩(wěn)定。因此,需要在滿足電動汽車充電需求的同時,盡可能維持電網(wǎng)負荷的平衡,減少對電網(wǎng)的沖擊。
2.3充電效率與用戶體驗的兼顧
一方面要提高充電場站的整體充電效率,縮短電動汽車的充電時間;另一方面要考慮用戶的使用便利性和滿意度,例如不能過度限制用戶的充電時間和順序,這需要在兩者之間找到一個合理的平衡點。
3、深度強化學習概述及在有序充電策略中的優(yōu)勢
3.1、深度強化學習的基本原理
深度強化學習是將深度學習與強化學習相結(jié)合的一種人工智能技術(shù)。強化學習通過智能體(agent)在環(huán)境(environment)中不斷地采取行動(action),并根據(jù)環(huán)境反饋的獎勵(reward)來學習的策略(policy)。深度學習則用于對環(huán)境狀態(tài)和行動進行有效的表征和學習,通過構(gòu)建深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來處理復雜的輸入輸出關(guān)系。
3.2、在有序充電策略中的優(yōu)勢

3.2.1能夠處理復雜的非線性關(guān)系

大規(guī)模充電場站的充電情況涉及到眾多因素,如電動汽車數(shù)量、充電狀態(tài)、電網(wǎng)負荷等,這些因素之間存在著復雜的非線性關(guān)系。深度強化學習能夠通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有效地捕捉和處理這些關(guān)系,從而制定出更符合實際情況的有序充電策略。
3.2.2自適應(yīng)能力強
面對電動汽車充電需求的不確定性和電網(wǎng)負荷的動態(tài)變化,深度強化學習的智能體可以不斷根據(jù)環(huán)境反饋進行自我調(diào)整,適應(yīng)新的情況,持續(xù)優(yōu)化充電策略,無需人工頻繁干預。3.2.3
可實現(xiàn)全局優(yōu)化
深度強化學習可以從整體上考慮充電場站、電動汽車和電網(wǎng)的利益,通過合理設(shè)置獎勵函數(shù),引導智能體朝著提高充電效率、平衡電網(wǎng)負荷、滿足用戶需求等多項目標同時實現(xiàn)的方向發(fā)展,實現(xiàn)全局優(yōu)化。
4、基于深度強化學習的有序充電策略設(shè)計與實現(xiàn)
4.1、狀態(tài)表示
狀態(tài)表示是深度強化學習的基礎(chǔ)。對于大規(guī)模充電場站,狀態(tài)可以包括當前時刻充電場站中電動汽車的數(shù)量、每輛電動汽車的剩余電量、充電狀態(tài)(如正在充電、等待充電等)、電網(wǎng)的當前負荷、電價信息等。通過對這些信息進行合理的編碼和表示,可以為深度強化學習的智能體提供準確的環(huán)境狀態(tài)描述。
4.2、動作選擇
動作選擇是指智能體根據(jù)當前狀態(tài)決定采取何種行動。在充電場站的情境下,動作可以是允許某輛電動汽車開始充電、調(diào)整某輛電動汽車的充電功率、推遲某輛電動汽車的充電時間等。智能體通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對當前狀態(tài)進行分析,預測不同動作可能帶來的后果,然后選擇能夠帶來最大預期收益(即獲得更多獎勵)的動作。
4.3、獎勵函數(shù)設(shè)定
獎勵函數(shù)是引導智能體學習策略的關(guān)鍵。在有序充電策略中,可以設(shè)置多個方面的獎勵。例如,當充電場站的整體充電效率提高時,給予智能體一定的獎勵;當電網(wǎng)負荷保持在穩(wěn)定范圍內(nèi)時,也給予相應(yīng)的獎勵;當滿足用戶的充電需求且用戶滿意度較高時,同樣給予獎勵。通過合理設(shè)置獎勵函數(shù),可以使智能體的目標與充電場站的運營目標、電網(wǎng)的穩(wěn)定運行目標以及用戶的需求目標相契合。
4.4、訓練過程
通過不斷地讓智能體在模擬的充電場站環(huán)境中采取行動,并根據(jù)設(shè)定的獎勵函數(shù)獲得獎勵或懲罰,智能體利用深度學習的反向傳播算法不斷調(diào)整其內(nèi)部的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù),以提高其預測能力和策略選擇能力。經(jīng)過大量的訓練迭代,智能體逐漸學習到的有序充電策略。

5安科瑞充電樁收費運營云平臺助力有序充電開展

5.1概述

AcrelCloud-9000安科瑞充電柱收費運營云平臺系統(tǒng)通過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)對接入系統(tǒng)的電動電動自行車充電站以及各個充電整法行不間斷地數(shù)據(jù)采集和監(jiān)控,實時監(jiān)控充電樁運行狀態(tài),進行充電服務(wù)、支付管理,交易結(jié)算,資要管理、電能管理,明細查詢等。同時對充電機過溫保護、漏電、充電機輸入/輸出過壓,欠壓,絕緣低各類故障進行預警;充電樁支持以太網(wǎng)、4G或WIFI等方式接入互聯(lián)網(wǎng),用戶通過微信、支付寶,云閃付掃碼充電。

5.2應(yīng)用場所

適用于民用建筑、一般工業(yè)建筑、居住小區(qū)、實業(yè)單位、商業(yè)綜合體、學校、園區(qū)等充電樁模式的充電基礎(chǔ)設(shè)施設(shè)計。

5.3系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

淺聊適用于大規(guī)模充電場站的深度強化學習有序充電策略

系統(tǒng)分為四層:

(1)即數(shù)據(jù)采集層、網(wǎng)絡(luò)傳輸層、數(shù)據(jù)層和客戶端層。

(2)數(shù)據(jù)采集層:包括電瓶車智能充電樁通訊協(xié)議為標準modbus-rtu。電瓶車智能充電樁用于采集充電回路的電力參數(shù),并進行電能計量和保護。

(3)網(wǎng)絡(luò)傳輸層:通過4G網(wǎng)絡(luò)將數(shù)據(jù)上傳至搭建好的數(shù)據(jù)庫服務(wù)器。

(4)數(shù)據(jù)層:包含應(yīng)用服務(wù)器和數(shù)據(jù)服務(wù)器,應(yīng)用服務(wù)器部署數(shù)據(jù)采集服務(wù)、WEB網(wǎng)站,數(shù)據(jù)服務(wù)器部署實時數(shù)據(jù)庫、歷史數(shù)據(jù)庫、基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫。

(5)應(yīng)客戶端層:系統(tǒng)管理員可在瀏覽器中訪問電瓶車充電樁收費平臺。終端充電用戶通過刷卡掃碼的方式啟動充電。

小區(qū)充電平臺功能主要涵蓋充電設(shè)施智能化大屏、實時監(jiān)控、交易管理、故障管理、統(tǒng)計分析、基礎(chǔ)數(shù)據(jù)管理等功能,同時為運維人員提供運維APP,充電用戶提供充電小程序。

5.4安科瑞充電樁云平臺系統(tǒng)功能

5.4.1智能化大屏

智能化大屏展示站點分布情況,對設(shè)備狀態(tài)、設(shè)備使用率、充電次數(shù)、充電時長、充電金額、充電度數(shù)、充電樁故障等進行統(tǒng)計顯示,同時可查看每個站點的站點信息、充電樁列表、充電記錄、收益、能耗、故障記錄等。統(tǒng)一管理小區(qū)充電樁,查看設(shè)備使用率,合理分配資源。

淺聊適用于大規(guī)模充電場站的深度強化學習有序充電策略

5.4.2實時監(jiān)控

實時監(jiān)視充電設(shè)施運行狀況,主要包括充電樁運行狀態(tài)、回路狀態(tài)、充電過程中的充電電量、充電電壓電流,充電樁告警信息等。

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5.4.3交易管理

平臺管理人員可管理充電用戶賬戶,對其進行賬戶進行充值、退款、凍結(jié)、注銷等操作,可查看小區(qū)用戶每日的充電交易詳細信息。

淺聊適用于大規(guī)模充電場站的深度強化學習有序充電策略

5.4.4故障管理

設(shè)備自動上報故障信息,平臺管理人員可通過平臺查看故障信息并進行派發(fā)處理,同時運維人員可通過運維APP收取故障推送,運維人員在運維工作完成后將結(jié)果上報。充電用戶也可通過充電小程序反饋現(xiàn)場問題。

淺聊適用于大規(guī)模充電場站的深度強化學習有序充電策略

5.4.5統(tǒng)計分析

通過系統(tǒng)平臺,從充電站點、充電設(shè)施、、充電時間、充電方式等不同角度,查詢充電交易統(tǒng)計信息、能耗統(tǒng)計信息等。

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5.4.6基礎(chǔ)數(shù)據(jù)管理

在系統(tǒng)平臺建立運營商戶,運營商可建立和管理其運營所需站點和充電設(shè)施,維護充電設(shè)施信息、價格策略、折扣、優(yōu)惠活動,同時可管理在線卡用戶充值、凍結(jié)和解綁。

淺聊適用于大規(guī)模充電場站的深度強化學習有序充電策略

5.4.7運維APP

面向運維人員使用,可以對站點和充電樁進行管理、能夠進行故障閉環(huán)處理、查詢流量卡使用情況、查詢充電\充值情況,進行遠程參數(shù)設(shè)置,同時可接收故障推送

5.4.8充電小程序

面向充電用戶使用,可查看附近空閑設(shè)備,主要包含掃碼充電、賬戶充值,充電卡綁定、交易查詢、故障申訴等功能。

淺聊適用于大規(guī)模充電場站的深度強化學習有序充電策略

5.5系統(tǒng)硬件配置

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6,總結(jié)

適用于大規(guī)模充電場站的深度強化學習有序充電策略為解決大規(guī)模充電場站面臨的有序充電、電網(wǎng)負荷平衡和用戶體驗等諸多問題提供了一種有效的解決方案。通過合理的狀態(tài)表示、動作選擇和獎勵函數(shù)設(shè)定,并經(jīng)過充分的訓練,該策略能夠自適應(yīng)地根據(jù)充電場站的實際情況和電網(wǎng)負荷動態(tài)變化制定出的充電策略。模擬實驗和實際案例分析均表明,該策略在提高充電效率、降低電網(wǎng)負荷沖擊、優(yōu)化能源利用等方面具有顯著成效。未來,隨著電動汽車行業(yè)的進一步發(fā)展和深度強化學習技術(shù)的不斷完善,該策略有望在更多的大規(guī)模充電場站中得到廣泛應(yīng)用,為推動電動汽車充電基礎(chǔ)設(shè)施的高效運營和可持續(xù)發(fā)展做出更大貢獻。

參考文獻:

[1]陳果.適用于大規(guī)模充電場站的深度強化學習有序充電策略

[2]陳呂鵬,潘振寧,余濤,等.基于動態(tài)非合作博奔的大規(guī)模電動汽車實時優(yōu)化調(diào)度

[3]安科瑞企業(yè)微電網(wǎng)設(shè)計與應(yīng)用手冊.2022.05版

作者介紹:
張繼冬,男,現(xiàn)任職于安科瑞電氣股份有限公司。

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