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淺聊適用于大規(guī)模充電場站的深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)有序充電策略

瀏覽次數(shù):212更新時(shí)間:2024-11-20

張繼冬

安科瑞電氣股份有限公司 上海嘉定 201801

摘要: 隨著電動汽車的快速普及,大規(guī)模充電場站的有序充電管理成為亟待解決的重要問題。本文深入探討了適用于大規(guī)模充電場站的深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)有序充電策略。首先介紹了大規(guī)模充電場站有序充電的研究背景和意義,分析了當(dāng)前面臨的挑戰(zhàn)。接著闡述了深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的基本原理及其在有序充電策略制定中的優(yōu)勢。隨后詳細(xì)描述了基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的有序充電策略的具體設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)過程,包括狀態(tài)表示、動作選擇、獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)設(shè)定等方面。最后通過模擬實(shí)驗(yàn)或?qū)嶋H案例分析了該策略的應(yīng)用效果,展示了其在提高充電效率、降低電網(wǎng)負(fù)荷沖擊、優(yōu)化能源利用等方面的顯著成效,為大規(guī)模充電場站的高效運(yùn)營提供了有力的理論支持和實(shí)踐指導(dǎo)。

1、引言
近年來,電動汽車作為一種綠色環(huán)保的交通工具得到了迅猛發(fā)展。與之相應(yīng),大規(guī)模充電場站如雨后春筍般涌現(xiàn)。然而,眾多電動汽車同時(shí)充電可能會給電網(wǎng)帶來巨大的負(fù)荷沖擊,導(dǎo)致電網(wǎng)電壓波動、功率因數(shù)降低等問題,同時(shí)也可能影響充電效率和用戶體驗(yàn)。因此,如何制定科學(xué)合理的有序充電策略,實(shí)現(xiàn)大規(guī)模充電場站的高效、有序充電,成為了當(dāng)前研究的熱點(diǎn)和亟待解決的關(guān)鍵問題。
2、大規(guī)模充電場站有序充電面臨的挑戰(zhàn)
2.1電動汽車充電需求的不確定性
電動汽車用戶的充電時(shí)間、充電電量需求等具有很大的隨機(jī)性,不同用戶的出行習(xí)慣、行程安排各不相同,這使得準(zhǔn)確預(yù)測充電需求變得十分困難,給有序充電策略的制定帶來了很大的挑戰(zhàn)。

2.2電網(wǎng)負(fù)荷平衡的要求

大規(guī)模充電場站集中充電可能會在短時(shí)間內(nèi)使電網(wǎng)負(fù)荷急劇增加,超出電網(wǎng)的承載能力,導(dǎo)致電網(wǎng)運(yùn)行不穩(wěn)定。因此,需要在滿足電動汽車充電需求的同時(shí),盡可能維持電網(wǎng)負(fù)荷的平衡,減少對電網(wǎng)的沖擊。
2.3充電效率與用戶體驗(yàn)的兼顧
一方面要提高充電場站的整體充電效率,縮短電動汽車的充電時(shí)間;另一方面要考慮用戶的使用便利性和滿意度,例如不能過度限制用戶的充電時(shí)間和順序,這需要在兩者之間找到一個(gè)合理的平衡點(diǎn)。
3、深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)概述及在有序充電策略中的優(yōu)勢
3.1、深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的基本原理
深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)是將深度學(xué)習(xí)與強(qiáng)化學(xué)習(xí)相結(jié)合的一種人工智能技術(shù)。強(qiáng)化學(xué)習(xí)通過智能體(agent)在環(huán)境(environment)中不斷地采取行動(action),并根據(jù)環(huán)境反饋的獎(jiǎng)勵(lì)(reward)來學(xué)習(xí)的策略(policy)。深度學(xué)習(xí)則用于對環(huán)境狀態(tài)和行動進(jìn)行有效的表征和學(xué)習(xí),通過構(gòu)建深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來處理復(fù)雜的輸入輸出關(guān)系。
3.2、在有序充電策略中的優(yōu)勢

3.2.1能夠處理復(fù)雜的非線性關(guān)系

大規(guī)模充電場站的充電情況涉及到眾多因素,如電動汽車數(shù)量、充電狀態(tài)、電網(wǎng)負(fù)荷等,這些因素之間存在著復(fù)雜的非線性關(guān)系。深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)能夠通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有效地捕捉和處理這些關(guān)系,從而制定出更符合實(shí)際情況的有序充電策略。
3.2.2自適應(yīng)能力強(qiáng)
面對電動汽車充電需求的不確定性和電網(wǎng)負(fù)荷的動態(tài)變化,深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的智能體可以不斷根據(jù)環(huán)境反饋進(jìn)行自我調(diào)整,適應(yīng)新的情況,持續(xù)優(yōu)化充電策略,無需人工頻繁干預(yù)。3.2.3
可實(shí)現(xiàn)全局優(yōu)化
深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)可以從整體上考慮充電場站、電動汽車和電網(wǎng)的利益,通過合理設(shè)置獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù),引導(dǎo)智能體朝著提高充電效率、平衡電網(wǎng)負(fù)荷、滿足用戶需求等多項(xiàng)目標(biāo)同時(shí)實(shí)現(xiàn)的方向發(fā)展,實(shí)現(xiàn)全局優(yōu)化。
4、基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的有序充電策略設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
4.1、狀態(tài)表示
狀態(tài)表示是深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)。對于大規(guī)模充電場站,狀態(tài)可以包括當(dāng)前時(shí)刻充電場站中電動汽車的數(shù)量、每輛電動汽車的剩余電量、充電狀態(tài)(如正在充電、等待充電等)、電網(wǎng)的當(dāng)前負(fù)荷、電價(jià)信息等。通過對這些信息進(jìn)行合理的編碼和表示,可以為深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的智能體提供準(zhǔn)確的環(huán)境狀態(tài)描述。
4.2、動作選擇
動作選擇是指智能體根據(jù)當(dāng)前狀態(tài)決定采取何種行動。在充電場站的情境下,動作可以是允許某輛電動汽車開始充電、調(diào)整某輛電動汽車的充電功率、推遲某輛電動汽車的充電時(shí)間等。智能體通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對當(dāng)前狀態(tài)進(jìn)行分析,預(yù)測不同動作可能帶來的后果,然后選擇能夠帶來最大預(yù)期收益(即獲得更多獎(jiǎng)勵(lì))的動作。
4.3、獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)設(shè)定
獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)是引導(dǎo)智能體學(xué)習(xí)策略的關(guān)鍵。在有序充電策略中,可以設(shè)置多個(gè)方面的獎(jiǎng)勵(lì)。例如,當(dāng)充電場站的整體充電效率提高時(shí),給予智能體一定的獎(jiǎng)勵(lì);當(dāng)電網(wǎng)負(fù)荷保持在穩(wěn)定范圍內(nèi)時(shí),也給予相應(yīng)的獎(jiǎng)勵(lì);當(dāng)滿足用戶的充電需求且用戶滿意度較高時(shí),同樣給予獎(jiǎng)勵(lì)。通過合理設(shè)置獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù),可以使智能體的目標(biāo)與充電場站的運(yùn)營目標(biāo)、電網(wǎng)的穩(wěn)定運(yùn)行目標(biāo)以及用戶的需求目標(biāo)相契合。
4.4、訓(xùn)練過程
通過不斷地讓智能體在模擬的充電場站環(huán)境中采取行動,并根據(jù)設(shè)定的獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)獲得獎(jiǎng)勵(lì)或懲罰,智能體利用深度學(xué)習(xí)的反向傳播算法不斷調(diào)整其內(nèi)部的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù),以提高其預(yù)測能力和策略選擇能力。經(jīng)過大量的訓(xùn)練迭代,智能體逐漸學(xué)習(xí)到的有序充電策略。

5安科瑞充電樁收費(fèi)運(yùn)營云平臺助力有序充電開展

5.1概述

AcrelCloud-9000安科瑞充電柱收費(fèi)運(yùn)營云平臺系統(tǒng)通過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)對接入系統(tǒng)的電動電動自行車充電站以及各個(gè)充電整法行不間斷地?cái)?shù)據(jù)采集和監(jiān)控,實(shí)時(shí)監(jiān)控充電樁運(yùn)行狀態(tài),進(jìn)行充電服務(wù)、支付管理,交易結(jié)算,資要管理、電能管理,明細(xì)查詢等。同時(shí)對充電機(jī)過溫保護(hù)、漏電、充電機(jī)輸入/輸出過壓,欠壓,絕緣低各類故障進(jìn)行預(yù)警;充電樁支持以太網(wǎng)、4G或WIFI等方式接入互聯(lián)網(wǎng),用戶通過微信、支付寶,云閃付掃碼充電。

5.2應(yīng)用場所

適用于民用建筑、一般工業(yè)建筑、居住小區(qū)、實(shí)業(yè)單位、商業(yè)綜合體、學(xué)校、園區(qū)等充電樁模式的充電基礎(chǔ)設(shè)施設(shè)計(jì)。

5.3系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

淺聊適用于大規(guī)模充電場站的深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)有序充電策略

系統(tǒng)分為四層:

(1)即數(shù)據(jù)采集層、網(wǎng)絡(luò)傳輸層、數(shù)據(jù)層和客戶端層。

(2)數(shù)據(jù)采集層:包括電瓶車智能充電樁通訊協(xié)議為標(biāo)準(zhǔn)modbus-rtu。電瓶車智能充電樁用于采集充電回路的電力參數(shù),并進(jìn)行電能計(jì)量和保護(hù)。

(3)網(wǎng)絡(luò)傳輸層:通過4G網(wǎng)絡(luò)將數(shù)據(jù)上傳至搭建好的數(shù)據(jù)庫服務(wù)器。

(4)數(shù)據(jù)層:包含應(yīng)用服務(wù)器和數(shù)據(jù)服務(wù)器,應(yīng)用服務(wù)器部署數(shù)據(jù)采集服務(wù)、WEB網(wǎng)站,數(shù)據(jù)服務(wù)器部署實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫、歷史數(shù)據(jù)庫、基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫。

(5)應(yīng)客戶端層:系統(tǒng)管理員可在瀏覽器中訪問電瓶車充電樁收費(fèi)平臺。終端充電用戶通過刷卡掃碼的方式啟動充電。

小區(qū)充電平臺功能主要涵蓋充電設(shè)施智能化大屏、實(shí)時(shí)監(jiān)控、交易管理、故障管理、統(tǒng)計(jì)分析、基礎(chǔ)數(shù)據(jù)管理等功能,同時(shí)為運(yùn)維人員提供運(yùn)維APP,充電用戶提供充電小程序。

5.4安科瑞充電樁云平臺系統(tǒng)功能

5.4.1智能化大屏

智能化大屏展示站點(diǎn)分布情況,對設(shè)備狀態(tài)、設(shè)備使用率、充電次數(shù)、充電時(shí)長、充電金額、充電度數(shù)、充電樁故障等進(jìn)行統(tǒng)計(jì)顯示,同時(shí)可查看每個(gè)站點(diǎn)的站點(diǎn)信息、充電樁列表、充電記錄、收益、能耗、故障記錄等。統(tǒng)一管理小區(qū)充電樁,查看設(shè)備使用率,合理分配資源。

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5.4.2實(shí)時(shí)監(jiān)控

實(shí)時(shí)監(jiān)視充電設(shè)施運(yùn)行狀況,主要包括充電樁運(yùn)行狀態(tài)、回路狀態(tài)、充電過程中的充電電量、充電電壓電流,充電樁告警信息等。

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5.4.3交易管理

平臺管理人員可管理充電用戶賬戶,對其進(jìn)行賬戶進(jìn)行充值、退款、凍結(jié)、注銷等操作,可查看小區(qū)用戶每日的充電交易詳細(xì)信息。

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5.4.4故障管理

設(shè)備自動上報(bào)故障信息,平臺管理人員可通過平臺查看故障信息并進(jìn)行派發(fā)處理,同時(shí)運(yùn)維人員可通過運(yùn)維APP收取故障推送,運(yùn)維人員在運(yùn)維工作完成后將結(jié)果上報(bào)。充電用戶也可通過充電小程序反饋現(xiàn)場問題。

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5.4.5統(tǒng)計(jì)分析

通過系統(tǒng)平臺,從充電站點(diǎn)、充電設(shè)施、、充電時(shí)間、充電方式等不同角度,查詢充電交易統(tǒng)計(jì)信息、能耗統(tǒng)計(jì)信息等。

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5.4.6基礎(chǔ)數(shù)據(jù)管理

在系統(tǒng)平臺建立運(yùn)營商戶,運(yùn)營商可建立和管理其運(yùn)營所需站點(diǎn)和充電設(shè)施,維護(hù)充電設(shè)施信息、價(jià)格策略、折扣、優(yōu)惠活動,同時(shí)可管理在線卡用戶充值、凍結(jié)和解綁。

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5.4.7運(yùn)維APP

面向運(yùn)維人員使用,可以對站點(diǎn)和充電樁進(jìn)行管理、能夠進(jìn)行故障閉環(huán)處理、查詢流量卡使用情況、查詢充電\充值情況,進(jìn)行遠(yuǎn)程參數(shù)設(shè)置,同時(shí)可接收故障推送

5.4.8充電小程序

面向充電用戶使用,可查看附近空閑設(shè)備,主要包含掃碼充電、賬戶充值,充電卡綁定、交易查詢、故障申訴等功能。

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5.5系統(tǒng)硬件配置

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6,總結(jié)

適用于大規(guī)模充電場站的深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)有序充電策略為解決大規(guī)模充電場站面臨的有序充電、電網(wǎng)負(fù)荷平衡和用戶體驗(yàn)等諸多問題提供了一種有效的解決方案。通過合理的狀態(tài)表示、動作選擇和獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)設(shè)定,并經(jīng)過充分的訓(xùn)練,該策略能夠自適應(yīng)地根據(jù)充電場站的實(shí)際情況和電網(wǎng)負(fù)荷動態(tài)變化制定出的充電策略。模擬實(shí)驗(yàn)和實(shí)際案例分析均表明,該策略在提高充電效率、降低電網(wǎng)負(fù)荷沖擊、優(yōu)化能源利用等方面具有顯著成效。未來,隨著電動汽車行業(yè)的進(jìn)一步發(fā)展和深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷完善,該策略有望在更多的大規(guī)模充電場站中得到廣泛應(yīng)用,為推動電動汽車充電基礎(chǔ)設(shè)施的高效運(yùn)營和可持續(xù)發(fā)展做出更大貢獻(xiàn)。

參考文獻(xiàn):

[1]陳果.適用于大規(guī)模充電場站的深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)有序充電策略

[2]陳呂鵬,潘振寧,余濤,等.基于動態(tài)非合作博奔的大規(guī)模電動汽車實(shí)時(shí)優(yōu)化調(diào)度

[3]安科瑞企業(yè)微電網(wǎng)設(shè)計(jì)與應(yīng)用手冊.2022.05版

作者介紹:
張繼冬,男,現(xiàn)任職于安科瑞電氣股份有限公司。

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