【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于物联网领域，具体涉及一种基于多智能体强化学习的电动汽车-光伏充电站协调控制方法。
技术介绍
1、近年来，由于温室效应的加剧，人们越来越倾向于低碳生活。许多国家推广电动汽车(ev)来解决能源和环境问题，同时对可再生能源如太阳能和风能的兴趣也在增长。电动汽车与可再生能源的结合被视为减少碳排放的关键。然而，大规模电动汽车充电会影响电网负荷和电压，而整合分布式可再生能源则增加了运营的不确定性。储能技术可以提供帮助，但其成本和安全性限制了其使用。有组织的电动汽车充电技术的进步使得充电站可以像储能系统一样运作。随着电动汽车数量的增加，充电站的规模也将扩大。将电动汽车充电站与可再生能源协调起来，为实现更安全、更可靠、更具成本效益的能源系统提供了一条有希望的途径。
2、传统的基于模型的优化方法需要准确的建模和精确的变量关系，这常常使得它们难以解决，并对模型的类型和参数产生重大影响。因此，无模型的方法，如强化学习(rl)，正在研究者中越来越受欢迎。强化学习(rl)作为一种强大的以数据为中心的决策和控制技术，在动态系统中通过与环境...
【技术保护点】
1.一种基于强化学习的电动汽车-光伏充电站协调控制方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于强化学习的电动汽车-光伏充电站协调控制方法，其特征在于，步骤(1)中，建立配备光伏的电动汽车充电站模型时，充电站通过对充电桩做出决策来控制电动汽车的充电/放电，从而使充电站的收益最大；
3.根据权利要求2所述的一种基于强化学习的电动汽车-光伏充电站协调控制方法，其特征在于，步骤(2)中，将电动汽车-光伏充电站协调控制转化为马尔可夫博弈过程，马尔可夫博弈过程的观测定义如下：
4.根据权利要求3所述的一种基于强化学习的电动...
【技术特征摘要】
1.一种基于强化学习的电动汽车-光伏充电站协调控制方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于强化学习的电动汽车-光伏充电站协调控制方法，其特征在于，步骤(1)中，建立配备光伏的电动汽车充电站模型时，充电站通过对充电桩做出决策来控制电动汽车的充电/放电，从而使充电站的收益最大；
3.根据权利要求2所述的一种基于强化学习的电动汽车-光伏充电站协调控制方法，其特征在于，步骤(2)中，将电动汽车-光伏充电站协调控制转化为马尔可夫博弈过程，马尔可夫博弈过程的观测定义如下：
4.根据...
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