【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于智能能源管理和调度领域，具体涉及一种多充电站智能调度方法及系统。
技术介绍
1、本部分的陈述仅仅是提供了与本专利技术相关的
技术介绍
信息，不必然构成在先技术。
2、随着电动汽车(ev)市场的快速发展，充电站作为电动汽车与电力供应网络之间的关键接口，其重要性日益凸显。充电站不仅为电动汽车提供必要的能量补给，而且在能源分配和供需平衡中扮演着重要角色。然而，电动汽车的充电需求在时间上的随机性给充电站的能源管理带来了挑战，尤其是在充电需求高峰时段。
3、现有技术在电动汽车充电站(evcs)的能源优化问题上，通常采用集中式方法来计算最优的电动汽车充电计划。然而，这些集中式方法在处理大规模动态时变数据时存在明显的局限性。当多个evcs由不同的系统运营商管理时，集中式优化算法不仅计算压力大，而且难以适应运行时数据的快速变化，例如能源存储系统(ess)的状态和电动汽车的充电需求。此外，集中式方法在实时性、适应性和泛化能力方面存在不足，无法有效应对分布式充电站环境中的动态性和不确定性。
4、在光储能源站的电...
【技术保护点】
1.一种多充电站智能调度方法，其特征是，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种多充电站智能调度方法，其特征是，所述历史数据包括历史充电需求信息、日期和时间信息、气象信息以及电价信息，用于预测电动汽车充电站在每个时间步的电动汽车充电总需求；
3.如权利要求1所述的一种多充电站智能调度方法，其特征是，依据智能体在每个时间步中的运营指标，构建状态空间的过程包括：
4.如权利要求3所述的一种多充电站智能调度方法，其特征是，所述预估净能源需求的计算过程包括：计算时间步t后续一段时间内，电动汽车充电站的总能源需求该需求由内部能源需求和电动汽...
【技术特征摘要】
1.一种多充电站智能调度方法，其特征是，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种多充电站智能调度方法，其特征是，所述历史数据包括历史充电需求信息、日期和时间信息、气象信息以及电价信息，用于预测电动汽车充电站在每个时间步的电动汽车充电总需求；
3.如权利要求1所述的一种多充电站智能调度方法，其特征是，依据智能体在每个时间步中的运营指标，构建状态空间的过程包括：
4.如权利要求3所述的一种多充电站智能调度方法，其特征是，所述预估净能源需求的计算过程包括：计算时间步t后续一段时间内，电动汽车充电站的总能源需求该需求由内部能源需求和电动汽车充电能源需求组成；使用长短期记忆网络对历史运行数据进行建模，预测得到ev充电总需求最终得到预估净能源需求
5.如权利要求1所述的一种多充电站智能调度方法，其特征是，根据智能体在每个时间步可执行的所有可能动作，构建动作空间的过程包括：
6.如权利要求1所述的一种多充电站智能调度方法，其特...
【专利技术属性】
技术研发人员：郭伟，赵永光，郑永清，刘勇袺，鹿旭东，崔立真，
申请(专利权)人：山东大学，
类型：发明
国别省市：
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