發(fā)布時(shí)間：2017-09-12 13:07

  本文關(guān)鍵詞：基于馬爾可夫決策過(guò)程的電動(dòng)汽車(chē)充電調(diào)度方法研究

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【摘要】：電動(dòng)汽車(chē)未來(lái)在智能電網(wǎng)中的作用非常重要,它不僅能減少對(duì)石油資源的依賴,并且可以減少汽車(chē)尾氣的污染排放,改善環(huán)境,在我們的日常生活中起著重要的作用。但是電動(dòng)汽車(chē)在日常生活中需要進(jìn)行充電,對(duì)充電調(diào)度的合理安排是一個(gè)新興的問(wèn)題,如果不進(jìn)行合理的充電安排,這部分充電負(fù)荷將對(duì)電網(wǎng)系統(tǒng)造成嚴(yán)重的影響,為了減少電動(dòng)汽車(chē)對(duì)電網(wǎng)系統(tǒng)的影響,同時(shí)保證用戶的體驗(yàn)度,研究合理的充電調(diào)度算法具有重要的意義。本文首先介紹了電動(dòng)汽車(chē)在我國(guó)的發(fā)展?fàn)顩r,我國(guó)正大力發(fā)展電動(dòng)汽車(chē),一些大型汽車(chē)企業(yè)也都在大力研發(fā)電動(dòng)汽車(chē)。電動(dòng)汽車(chē)的充電設(shè)備主要包括動(dòng)力蓄電池、充電機(jī)、充電樁三種設(shè)備。電動(dòng)汽車(chē)的電池主要分為蓄電池和燃料電池兩大類(lèi)。電動(dòng)汽車(chē)充電機(jī)可以分為直流充電機(jī)以及交流充電機(jī),它是一種專(zhuān)為電動(dòng)汽車(chē)的車(chē)載電池進(jìn)行充電的設(shè)備。電動(dòng)汽車(chē)充電樁和加油機(jī)一樣,固定在特定場(chǎng)所,可以給各種型號(hào)的電動(dòng)汽車(chē)進(jìn)行充電。電動(dòng)汽車(chē)的充電調(diào)度問(wèn)題可以看做是一個(gè)離散的問(wèn)題,能夠?qū)⑵浞殖梢粋�(gè)個(gè)離散的階段,這很符合半馬爾可夫決策過(guò)程理論的特性,因此本文基于半馬爾可夫決策過(guò)程理論進(jìn)行建模,然后結(jié)合了一定的前提和假設(shè),以下列三個(gè)方面為目標(biāo)：減少充電時(shí)電網(wǎng)能量損耗、保證電動(dòng)汽車(chē)充電的充電效率、保證電動(dòng)汽車(chē)充電的公平性,采用神經(jīng)動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法對(duì)智能電網(wǎng)中的充電電動(dòng)汽車(chē)進(jìn)行仿真充電調(diào)度。在神經(jīng)動(dòng)態(tài)規(guī)劃中,采用基于特征的線性函數(shù)逼近結(jié)構(gòu)來(lái)構(gòu)造最優(yōu)差分值函數(shù)的近似函數(shù),然后引用T(0)時(shí)間差分學(xué)習(xí)方法對(duì)近似函數(shù)中的待定參數(shù)進(jìn)行在線調(diào)整。神經(jīng)動(dòng)態(tài)規(guī)劃是一種重要的機(jī)器學(xué)習(xí)方法,它是一種以環(huán)境反饋?zhàn)鳛樘厥獾�、輸入的、適應(yīng)環(huán)境的機(jī)器學(xué)習(xí)方法,它可以從系統(tǒng)狀態(tài)到?jīng)Q策映射進(jìn)行學(xué)習(xí),進(jìn)而使學(xué)習(xí)系統(tǒng)的決策從環(huán)境中獲得的報(bào)酬值最大,它可以自動(dòng)通過(guò)學(xué)習(xí)系統(tǒng)外界環(huán)境,通過(guò)反饋調(diào)整自身待定系數(shù)。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與無(wú)序充電以及普通的充電調(diào)度方法相比,神經(jīng)動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法保證了電網(wǎng)系統(tǒng)更少的電能損耗,保證了充電的效率,同時(shí)保證了充電的公平性。
【關(guān)鍵詞】：電動(dòng)汽車(chē) 有序充電 公平充電 神經(jīng)動(dòng)態(tài)規(guī)劃
【學(xué)位授予單位】：廣東工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類(lèi)號(hào)】：U469.72;TM73
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-6
• 目錄6-8
• CONTENTS8-10
• 第一章 緒論10-22
• 1.1 課題研究背景及意義10-19
• 1.2 課題的研究現(xiàn)狀19
• 1.3 本文的內(nèi)容和安排19-20
• 1.4 本章小結(jié)20-22
• 第二章 電動(dòng)汽車(chē)及充電相關(guān)技術(shù)簡(jiǎn)介22-32
• 2.1 我國(guó)電動(dòng)汽車(chē)的發(fā)展現(xiàn)狀22-23
• 2.2 電動(dòng)汽車(chē)充電設(shè)備23-28
• 2.2.1 電動(dòng)汽車(chē)電池23-24
• 2.2.2 電動(dòng)汽車(chē)充電機(jī)24-27
• 2.2.3 電動(dòng)汽車(chē)充電樁27-28
• 2.3 電動(dòng)汽車(chē)充電方式28-30
• 2.4 本章小結(jié)30-32
• 第三章 充電調(diào)度問(wèn)題的馬爾可夫決策過(guò)程建模32-42
• 3.1 前提與假設(shè)32-34
• 3.1.1 電動(dòng)汽車(chē)規(guī)格32
• 3.1.2 電動(dòng)汽車(chē)充電時(shí)間段32-33
• 3.1.3 電動(dòng)汽車(chē)充電站拓?fù)鋱D33-34
• 3.1.4 公平充電概念34
• 3.2 馬爾可夫決策過(guò)程理論34-37
• 3.2.1 馬爾可夫決策過(guò)程理論的發(fā)展歷程35
• 3.2.2 馬爾可夫決策過(guò)程的要素35-37
• 3.3 充電調(diào)度問(wèn)題的馬爾可夫決策過(guò)程建模37-40
• 3.4 神經(jīng)動(dòng)態(tài)規(guī)劃簡(jiǎn)介40-41
• 3.5 本章小結(jié)41-42
• 第四章 基于馬爾可夫決策過(guò)程的充電調(diào)度算法42-48
• 4.1 函數(shù)逼近結(jié)構(gòu)42-44
• 4.2 時(shí)間差分學(xué)習(xí)算法44-47
• 4.3 本章小結(jié)47-48
• 第五章 仿真實(shí)驗(yàn)48-55
• 5.1 實(shí)驗(yàn)一：神經(jīng)動(dòng)態(tài)規(guī)劃的收斂性能48-51
• 5.2 實(shí)驗(yàn)二：調(diào)度算法的性能51-54
• 5.3 本章小結(jié)54-55
• 結(jié)論和展望55-57
• 參考文獻(xiàn)57-60
• 攻讀學(xué)位期間的科研成果60-62
• 致謝6

【相似文獻(xiàn)】

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