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基于深度强化学习的光储充电站动态定价方法及系统 

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摘要:本发明提供了一种基于深度强化学习的光储充电站动态定价方法及系统,本发明使用具有弹性交通网络需求的模型,定义了电动汽车充电成本优化问题和充电市场的收益优化问题,通过基于深度强化学习方法有效分析和逼近非完全信息博弈状态下的纳什均衡,获取交通流量影响下的光储充电站最优动态定价方案。本发明通过动态定价策略,可以更合理地分配电力资源,减少高峰时段的充电需求,平衡电网负荷。

主权项:1.一种基于深度强化学习的光储充电站动态定价方法,其特征是,包括以下步骤:获取历史交通流量数据,根据流量数据,构建交通网络模型并确定流量均衡时的定价方式,形成交通流量模型;获取光储充电站历史使用数据,构建光储充电站模型;基于交通流量模型和光储充电站模型,确定光储充电站定价博弈环境;以所述光储充电站定价博弈环境为深度强化学习所采用的交互环境,环境中每个光储充电站基于深度强化学习方法,通过调整定价观察环境状态和奖励,求解当前环境下的光储充电站最优动态定价。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 山东大学 基于深度强化学习的光储充电站动态定价方法及系统

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