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申请/专利权人：无锡学院
摘要：本发明公开了一种基于深度强化学习的电动汽车充电站定价优化方法，涉及电力系统规划与运行技术领域，采用无模型思想，制定路电耦合网络中的城市公共充电站的充电价格。首先构造路电耦合网络运营智能体，该智能体与路电耦合网络运行环境交互学习最优定价。然后基于深度置信网络构建高效交互环境，包括电动汽车集群的行驶路径和充电决策。进而提出考虑碳排放强度的训练加速机制，对各充电站的碳排放量进行追踪溯源以指导智能体的寻优方向，促进路电耦合网络的低碳经济运行，从而保证本定价优化方法的有效性和优越性。
主权项：1.一种基于深度强化学习的电动汽车充电站定价优化方法，其特征在于：包括以下步骤S1、将电动汽车充电站的实时定价问题建模为马尔可夫决策过程，组成部分包括智能体、交互环境、状态、动作以及奖励和回报；S2、以路电耦合网络运营为智能体，优化开始时智能体制定初始充电价格；S3、以电动汽车集群行驶与充电行为决策为交互环境，交互环境通过预训练的深度置信网络构建，将路电耦合网络的不确定性初始状态映射到电动汽车集群的行驶路径和充电决策；S4、采用基于碳排放强度的训练加速机制对深度置信网络进行预训练，通过对各充电站的碳排放量进行追踪溯源来指导智能体的寻优方向；S5、在每一步迭代交互过程中，智能体将价格输入交互环境，交互环境反馈电动汽车集群的行驶与充电情况，通过计算路电耦合网络最优潮流来得到每一步决策的奖励，使智能体与路电耦合网络运行环境交互学习最优定价；S6、重复步骤S3至S5，直至学习结果收敛。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 无锡学院 一种基于深度强化学习的电动汽车充电站定价优化方法
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