【技术实现步骤摘要】
一种插电式混合动力车辆最优能耗的确定方法
本专利技术是关于一种插电式混合动力车辆最优能耗的确定方法。
技术介绍
由于石油资源的日益枯竭和全球环境的恶化，越来越多的电动汽车进入家庭。未来，这些电动车的电能将主要源于智能电网，因此电动汽车成为智能电网中需要考虑的一个重要因素。一方面，由于电动汽车在充电时需要很大的电量，会极大地增加智能电网的负担，需要对智能电网进行合适的管理。另一方面，电动车还会将多余的电量在必要时充回至智能电网，也就是V2G。有效的智能电网管理，能减少电能的消耗。然而，在传统的方法中，某一时间段内电动车的充电量和放电量一般是固定值，且传统的方法一般采取动态规划来求得能耗的最优策略，因此，计算复杂度随着问题规模的增长而呈现指数增长。
技术实现思路
针对上述问题，本专利技术的目的是提供一种电动车充放电量随机且计算复杂度低的插电式混合动力车辆最优能耗的确定方法。为实现上述目的，本专利技术采取以下技术方案：一种插电式混合动力车辆最优能耗的确定方法，其特征在于，包括以下步骤：1)基于马尔科夫决策过程的五个要素，建立电动车能耗的状态-行动值函数；2)基于马尔科夫决策...
【技术保护点】
1.一种插电式混合动力车辆最优能耗的确定方法，其特征在于，包括以下步骤：1)基于马尔科夫决策过程的五个要素，建立电动车能耗的状态‑行动值函数；2)基于马尔科夫决策过程的五个要素，在实际场景对电动车进行采样，生成电动车的若干周期；3)根据生成的周期，求解电动车能耗的状态‑行动值函数，得到电动车能耗的最优策略。
【技术特征摘要】
1.一种插电式混合动力车辆最优能耗的确定方法，其特征在于，包括以下步骤：1)基于马尔科夫决策过程的五个要素，建立电动车能耗的状态-行动值函数；2)基于马尔科夫决策过程的五个要素，在实际场景对电动车进行采样，生成电动车的若干周期；3)根据生成的周期，求解电动车能耗的状态-行动值函数，得到电动车能耗的最优策略。2.如权利要求1所述的一种插电式混合动力车辆最优能耗的确定方法，其特征在于，所述马尔科夫决策过程的五个要素包括：状态集S，即t阶段起始时电动车的电量水平st；动作集A，即t阶段充电或放电at，其中，充电时为at＝-1，放电时at＝+1；回报函数R，即t阶段电动车的电耗价格其中，Ct表示t阶段电动车的电耗花费，C表示新电池组价格，N表示电池充放电的循环总次数，表示每次充电或放电时电池的损耗价值，pt表示电价格，ηt表示t阶段的充电量或放电量；转移概率P，即转移概率Pr{St＝s′,Rt＝r|St-1＝s,At-1＝a}，其中，s′表示下一步的电量水平值，s表示当前的电量水平值，r表示电动车的电耗花费；折扣因子γ。3.如权利要求2所述的一种插电式混合动力车辆最优能耗的确定方法，其特征在于，所述折扣因子γ＝0.9。4.如权利要求2所述的一种插电式混合动力车辆最优能耗的确定方法，其特征在于，所述电动车能耗的状态-行动值函数为：其中，Eπ表示关于策略π的数学期望，k表示整个周期的第k步，Gt为一个标号，代指5.如权利要求1所述的一种插电式混合动力车辆最优能耗的确定方法，其特征在于，所述步骤2)...
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