基于DDPG算法的光伏充电站策略优化

• 作者: 帅禄玮 曹以龙 江友华
• 来源期刊: 上海电力学院学报
• 学科: 交通运输
• 关键词: 深度置信策略梯度 光伏充电站 智能优化
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 页码范围: 201-205
• 页数: 5页
• 分类号: U491.8
• 字数: 2343字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2096-8299.2020.02.018

摘要

由于引入了光伏新能源,光伏充电站既可以通过向车辆充电获取利润,也可以对电网供电获得效益,因此如何合理安排充电、获得最大收益是充电策略研究的重点.通过深度置信策略梯度(DDPG)算法,对充电策略进行优化,将利润作为回报函数,训练智能体,可在无先验的基础上实现在线优化.最后,通过仿真实验证明,该算法可以在不同车辆、不同光照情况下取得相对较高的利润.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	江友华	上海电力大学电子与信息学院	75	200	7.0	11.0
2	曹以龙	上海电力大学电子与信息学院	90	418	9.0	18.0
3	帅禄玮	上海电力大学电子与信息学院	5	4	1.0	2.0