基于深度强化学习的综合能源充电桩储能优化方法

作者：黄家晖; 孙秀秀; 刘凯; 李秋烨

来源：自动化与仪器仪表, 2022, (11): 55-59.

DOI：10.14016/j.cnki.1001-9227.2022.11.055

• 深度强化学习
• 充电桩储能单元
• 最大功率点跟踪
• 稳定性测试

综合能源充电桩储能技术的快速发展，为电动汽车的普及提供能源基础。考虑到当前综合能源充电桩储能单元因动态控制能力较差，当供能环境发生变化时，电压输出波动较大的情况，设计基于深度强化学习的综合能源充电桩储能优化方法。根据充电桩基本结构，计算综合储能单元容量，确定储能单元蓄电池阵列个数及排布情况。将蓄电池内阻作为参考条件，控制储能单元效率。应用马尔科夫链动态调节技术，实现充电桩储能单元动态优化。至此，基于深度强化学习的综合能源充电桩储能优化方法设计完成。构建仿真实验环节，验证此方法使用效果。经多轮测试可知，此方法使用后降低了各项指标的波动情况，储能单元可在2秒内达到稳态运行。应用此方法能有效提升储能单元输出电压、电流以及功率的稳定性。