【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电动汽车充电服务，特别是一种基于离线强化学习的充换电电费定价寻优方法。
技术介绍
1、传统的定价策略无法充分考虑到电网负荷、用户需求和电动车充换电行为的复杂性。电动车充换电电费定价领域存在一些已有的技术和方法，例如固定费率和时间段费率。
2、固定费率：这是最简单和常见的电费定价方式，即将固定的费率应用于所有充换电操作。无论充电桩的使用情况、电网负荷变化还是用户需求如何，电费都保持不变。这种方法的优点是简单易行，但缺乏灵活性和个性化，无法根据实时需求和电网状态进行调整。
3、时间段费率：这种定价方式根据时间段的不同设定不同的费率。通常将电网的高峰时段和低负荷时段划分出来，高峰时段的电费较高，低负荷时段的电费较低。时间段费率考虑了电网负荷的变化，可以鼓励用户在低负荷时段充换电，以平衡电网负荷。然而，时间段费率未能充分利用用户行为和电网状态的信息，无法满足个性化需求。
4、另外，由于充换电过程中存在多种因素的影响，如电池状态、充电速率、充电桩利用率等，如何将这些因素纳入定价模型并进行优化是一个
【技术保护点】
1.一种基于离线强化学习的充换电电费定价寻优方法，其特征在于，包括以下步骤，
2.根据权利要求1所述一种基于离线强化学习的充换电电费定价寻优方法，其特征在于，所述步骤S2包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述一种基于离线强化学习的充换电电费定价寻优方法，其特征在于，所述步骤S21将来自不同来源或多个数据集的数据合并成一个整体，以便进行后续分析和处理。
4.根据权利要求2所述一种基于离线强化学习的充换电电费定价寻优方法，其特征在于，所述步骤S22中异常值处理包括以下方法：
5.根据权利要求2所述一种基于离线强化学习的充换电...
【技术特征摘要】
1.一种基于离线强化学习的充换电电费定价寻优方法，其特征在于，包括以下步骤，
2.根据权利要求1所述一种基于离线强化学习的充换电电费定价寻优方法，其特征在于，所述步骤s2包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述一种基于离线强化学习的充换电电费定价寻优方法，其特征在于，所述步骤s21将来自不同来源或多个数据集的数据合并成一个整体，以便进行后续分析和处理。
4.根据权利要求2所述一种基于离线强化学习的充换电电费定价寻优方法，其特征在于，所述步骤s22中异常值处理包括以下方法：
5.根据权利要求2所述一种基于离线强化学习的充换电电费定价寻优方法，其特征在于，所述步骤s23中，周一到周日的标识采...
【专利技术属性】
技术研发人员：韩涛，张豫，李娟，董洪伟，曹晏莱，华瑞，雷奕迅，
申请(专利权)人：三峡电能有限公司，
类型：发明
国别省市：
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