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申请/专利权人：杭州电子科技大学
摘要：本发明公开了一种基于强化学习的电动汽车‑光伏充电站协调控制方法。首先建立一个配备光伏PV的电动汽车充电站的充放电模型。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，确定马尔可夫博弈过程中的观测、动作和奖励。建立一种新的多智能体强化学习算法MAT来解决电动汽车‑光伏充电站协调问题；使用MAT算法在真实的数据上进行训练，并测试算法的精度，从而实现电动汽车‑光伏充电站协调控制。本发明使用了一种基于Transformer架构的多智能体强化学习算法MAT，从而将算法复杂度增长从乘法减少到加法，并且提高奖励，确保获得的奖励是全局最优的，提高电动汽车充电站的运营效益，促进可再生能源的消费。
主权项：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：步骤1建立一个配备光伏PV的电动汽车充电站的充放电模型；步骤2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，确定马尔可夫博弈过程中的观测、动作和奖励；步骤3建立一种新的多智能体强化学习算法-MAT来解决电动汽车-光伏充电站协调问题；步骤4使用MAT算法在真实的数据上进行训练，并测试算法的精度，从而实现电动汽车-光伏充电站协调控制。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 杭州电子科技大学 一种基于强化学习的电动汽车-光伏充电站协调控制方法
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