本文關鍵詞：基于馬爾可夫決策過程的電動汽車充電調(diào)度方法研究

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【摘要】：電動汽車未來在智能電網(wǎng)中的作用非常重要,它不僅能減少對石油資源的依賴,并且可以減少汽車尾氣的污染排放,改善環(huán)境,在我們的日常生活中起著重要的作用。但是電動汽車在日常生活中需要進行充電,對充電調(diào)度的合理安排是一個新興的問題,如果不進行合理的充電安排,這部分充電負荷將對電網(wǎng)系統(tǒng)造成嚴重的影響,為了減少電動汽車對電網(wǎng)系統(tǒng)的影響,同時保證用戶的體驗度,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汽車在我國的發(fā)展狀況,我國正大力發(fā)展電動汽車,一些大型汽車企業(yè)也都在大力研發(fā)電動汽車。電動汽車的充電設備主要包括動力蓄電池、充電機、充電樁三種設備。電動汽車的電池主要分為蓄電池和燃料電池兩大類。電動汽車充電機可以分為直流充電機以及交流充電機,它是一種專為電動汽車的車載電池進行充電的設備。電動汽車充電樁和加油機一樣,固定在特定場所,可以給各種型號的電動汽車進行充電。電動汽車的充電調(diào)度問題可以看做是一個離散的問題,能夠將其分成一個個離散的階段,這很符合半馬爾可夫決策過程理論的特性,因此本文基于半馬爾可夫決策過程理論進行建模,然后結合了一定的前提和假設,以下列三個方面為目標：減少充電時電網(wǎng)能量損耗、保證電動汽車充電的充電效率、保證電動汽車充電的公平性,采用神經(jīng)動態(tài)規(guī)劃算法對智能電網(wǎng)中的充電電動汽車進行仿真充電調(diào)度。在神經(jīng)動態(tài)規(guī)劃中,采用基于特征的線性函數(shù)逼近結構來構造最優(yōu)差分值函數(shù)的近似函數(shù),然后引用T(0)時間差分學習方法對近似函數(shù)中的待定參數(shù)進行在線調(diào)整。神經(jīng)動態(tài)規(guī)劃是一種重要的機器學習方法,它是一種以環(huán)境反饋作為特殊的、輸入的、適應環(huán)境的機器學習方法,它可以從系統(tǒng)狀態(tài)到?jīng)Q策映射進行學習,進而使學習系統(tǒng)的決策從環(huán)境中獲得的報酬值最大,它可以自動通過學習系統(tǒng)外界環(huán)境,通過反饋調(diào)整自身待定系數(shù)。仿真實驗結果表明,與無序充電以及普通的充電調(diào)度方法相比,神經(jīng)動態(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,同時保證了充電的公平性。
【關鍵詞】：電動汽車 有序充電 公平充電 神經(jīng)動態(tài)規(guī)劃
【學位授予單位】：廣東工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：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20-22
• 第二章 電動汽車及充電相關技術簡介22-32
• 2.1 我國電動汽車的發(fā)展現(xiàn)狀22-23
• 2.2 電動汽車充電設備23-28
• 2.2.1 電動汽車電池23-24
• 2.2.2 電動汽車充電機24-27
• 2.2.3 電動汽車充電樁27-28
• 2.3 電動汽車充電方式28-30
• 2.4 本章小結30-32
• 第三章 充電調(diào)度問題的馬爾可夫決策過程建模32-42
• 3.1 前提與假設32-34
• 3.1.1 電動汽車規(guī)格32
• 3.1.2 電動汽車充電時間段32-33
• 3.1.3 電動汽車充電站拓撲圖33-34
• 3.1.4 公平充電概念34
• 3.2 馬爾可夫決策過程理論34-37
• 3.2.1 馬爾可夫決策過程理論的發(fā)展歷程35
• 3.2.2 馬爾可夫決策過程的要素35-37
• 3.3 充電調(diào)度問題的馬爾可夫決策過程建模37-40
• 3.4 神經(jīng)動態(tài)規(guī)劃簡介40-41
• 3.5 本章小結41-42
• 第四章 基于馬爾可夫決策過程的充電調(diào)度算法42-48
• 4.1 函數(shù)逼近結構42-44
• 4.2 時間差分學習算法44-47
• 4.3 本章小結47-48
• 第五章 仿真實驗48-55
• 5.1 實驗一：神經(jīng)動態(tài)規(guī)劃的收斂性能48-51
• 5.2 實驗二：調(diào)度算法的性能51-54
• 5.3 本章小結54-55
• 結論和展望55-57
• 參考文獻57-60
• 攻讀學位期間的科研成果60-62
• 致謝6

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