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摘要
电动汽车充电站作为并网分布式储能装置，是实现电动汽车与未来能源互联网深度融合的重要组成部分。考虑分时电价和电动汽车用户行为的不确定性，提出了以电动汽车充电站日运营成本最小化为目标的能量管理策略。为了减少对先验信息的依赖和约束，将优化问题建模为一个新的有限回合马尔可夫决策过程模型；基于传统成本模型提出奖惩回报函数，通过主动学习调度决策，得到每辆电动汽车的实时充放电行为；针对模型的高维状态空间问题，设计相应的状态空间和动作空间，采用一种卷积神经网络结构结合强化学习的方法，通过从原始数据观测中提取高质量的经验，获取最优调度策略以达到优化目标。仿真结果表明，与传统的充电策略相比，所提策略可以有效地降低充电站的日运营成本，保护电动汽车的电池，同时能满足电动汽车用户的充电需求。
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