基于深度强化学习算法的V2G充换电供需两侧调度策略优化

随着新能源汽车技术的快速发展，车与网(V2G)技术因其优异的能量调节和储能成为研究热点。为有效实现V2G系统在电力系统中的能量优化调度，本研究提出了一种基于深度强化学习(DRL)算法的V2G充换电供需两侧调度策略。该策略采用了最新的深度Q网络（DQN）算法，以最小化电网运行成本和新能源汽车用户成本为目标。针对传统方法难以处理高维状态空间和动作空间的问题，使用DQN算法对策略进行端到端的训练与优化，并通过引入双重学习机制和优先级回放策略提高学习效率。本研究以某城市电网实际运行数据为基础，构建了包含100辆新能源汽车的V2G模型实验平台，并对调度策略在不同负荷曲线和新能源渗透率下的性能进行了测试。实验结果表明，与经典的规则化控制方法相比，深度强化学习算法显著降低了供需不平衡，提升了能量调度策略效率，降低了系统运行成本，电网需求侧峰值削减率平均提高了15%，电网稳定性得到了保障。此外，该调度策略能有效响应市电价格变化，引导电动汽车合理充放电，用户侧总成本降低了约10%。研究为实现智慧能源管理提供了理论依据和技术参考，具有重要的实用价值。