一种基于博弈学习的电动汽车双向充电辅助决策方法及其系统技术方案

本发明专利技术涉及一种基于博弈学习的电动汽车双向充电辅助决策方法及其系统。该方法中在采集电动汽车信息、预测电动汽车入网状态后，进行微电网控制中心与电动汽车之间的基于信念学习的博弈过程，得到车辆最优充放电策略；最后在该策略引导下进行充放电行为决策。博弈过程中，微电网控制中心电动未知汽车用户的收益函数，电动汽车未知电网的策略空间；以最小化电动汽车总充放电费用为目标，计算电动汽车的最优充放电策略及对应每个时段电网电价。与现有技术相比，本发明专利技术能够在入网时快速准确引导支持V2G技术的电动汽车进行充放电行为决策，具有降低用户充电成本、提高用户满意度、增强可靠性、准确性、实时性以及实现电网负荷的“削峰填谷”等优点。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及电动汽车，尤其是涉及一种基于博弈学习的电动汽车双向充电辅助决策方法及其系统。

技术介绍

1、为实现双碳目标，我国提出建设以新能源为主体的新型电力系统，然而以风光为代表的新能源受环境和气候影响，具有显著的不确定性和反调峰性。因此，微电网将各种分布式电源、负荷、储能装置和控制装置集成为一个微型的能源供应系统，可以实现并网和离网模式的平稳转换。同时，在电力市场变革趋势影响下，综合能源服务、电力聚合商、绿电交易、碳交易等新业态陆续出现。

2、电动汽车(ev，electricity vehicle)近年来由于经济、低碳等优势得到了迅速的推广和普及。通过电动汽车给电网送电(vehicle to grid，v2g)技术，将电动汽车视为具有时空特性的分布式储能设备，控制电动汽车的充放电行为，参与电网调度运行，有效地提高了电网运行的稳定性和经济性。电动汽车作为柔性负荷，在充电站的停留时间往往超过其电池充满电所需时间，通过对大量电动汽车充放电行为进行有序调控，不仅可以避免由于大规模的随机接入导致对电网的冲击，同时可以实现一定程度上的削峰填谷。然而，由本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于博弈学习的电动汽车双向充电辅助决策方法，其特征在于，方法步骤包括：

2.根据权利要求1所述的一种基于博弈学习的电动汽车双向充电辅助决策方法，其特征在于，所述S3中电动汽车信息包括原始目的节点信息、车辆位置信息、车速信息、车辆充电请求信息。

3.根据权利要求1所述的一种基于博弈学习的电动汽车双向充电辅助决策方法，其特征在于，所述S1中所述判断该电动汽车在充电站的停留时间是否超过其电池充满电所需时间的具体公式如下：

4.根据权利要求1所述的一种基于博弈学习的电动汽车双向充电辅助决策方法，其特征在于，所述S3中电动汽车入网状态包括电动汽车到达目标...

【技术特征摘要】

1.一种基于博弈学习的电动汽车双向充电辅助决策方法，其特征在于，方法步骤包括：

2.根据权利要求1所述的一种基于博弈学习的电动汽车双向充电辅助决策方法，其特征在于，所述s3中电动汽车信息包括原始目的节点信息、车辆位置信息、车速信息、车辆充电请求信息。

3.根据权利要求1所述的一种基于博弈学习的电动汽车双向充电辅助决策方法，其特征在于，所述s1中所述判断该电动汽车在充电站的停留时间是否超过其电池充满电所需时间的具体公式如下：

4.根据权利要求1所述的一种基于博弈学习的电动汽车双向充电辅助决策方法，其特征在于，所述s3中电动汽车入网状态包括电动汽车到达目标充电站的时间以及到达时电动汽车的荷电状态。

5.根据权利要求1所述的一种基于博弈学习的电动汽车双向充电辅助决策方法，其特征在于，所述s5中微电网控制中心与电动汽车之间的基于信念学习的博弈过程包括微电网控制中心博弈过程与电...

【专利技术属性】
技术研发人员：陆剑峰，郑梓莹，宋佳霖，
申请(专利权)人：同济大学，
类型：发明
国别省市：