基于Q-Learning算法用户最优充电站运营研究

作者：刘燕; 贾肇伟^*; 高虹

来源：电力大数据, 2020, 23(01): 8-13.

DOI：10.19317/j.cnki.1008-083x.2020.01.002

• 电动汽车
• 算法
• 充电站
• 运营管理
• 数据分析
• 行为决策

为解决充电站充电服务跟不上电动汽车的推广使用需求,充电站运营效益不佳、充电设施利用率低等问题。充电站运营系统与电网、充电站与电力网、交通网数据中心相连接,通过数据库的信息共享、互动和数据挖掘,达到充电站高效运营管理。分析用户的充电行为,准确预测充电负荷,帮助充电站提供经济、高效充电服务。本文就充电站运营系统的整体结构与数据分析进行探讨。运用Q-Learning算法从用户实现总成本最优,作出最佳充电服务选择角度分析用户充电决策,在运营数据挖掘中分析用户充电行为规律,再预测运营的充电站设备利用状况,能够对不同充电设施规划方案下的充电负荷进行准确计算,从而获得更加准确的充电站运行成本,最终为充电站制定运营策略提供决策依据。

• 单位
  贵州电网有限责任公司; 贵州理工学院; 华北电力大学