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淺聊適用于大規(guī)模充電場站的深度強化學(xué)習(xí)有序充電策略

瀏覽次數(shù):202更新時間:2024-11-20

張繼冬

安科瑞電氣股份有限公司 上海嘉定 201801

摘要: 隨著電動汽車的快速普及,大規(guī)模充電場站的有序充電管理成為亟待解決的重要問題。本文深入探討了適用于大規(guī)模充電場站的深度強化學(xué)習(xí)有序充電策略。首先介紹了大規(guī)模充電場站有序充電的研究背景和意義,分析了當(dāng)前面臨的挑戰(zhàn)。接著闡述了深度強化學(xué)習(xí)的基本原理及其在有序充電策略制定中的優(yōu)勢。隨后詳細(xì)描述了基于深度強化學(xué)習(xí)的有序充電策略的具體設(shè)計與實現(xiàn)過程,包括狀態(tài)表示、動作選擇、獎勵函數(shù)設(shè)定等方面。最后通過模擬實驗或?qū)嶋H案例分析了該策略的應(yīng)用效果,展示了其在提高充電效率、降低電網(wǎng)負(fù)荷沖擊、優(yōu)化能源利用等方面的顯著成效,為大規(guī)模充電場站的高效運營提供了有力的理論支持和實踐指導(dǎo)。

1、引言
近年來,電動汽車作為一種綠色環(huán)保的交通工具得到了迅猛發(fā)展。與之相應(yīng),大規(guī)模充電場站如雨后春筍般涌現(xiàn)。然而,眾多電動汽車同時充電可能會給電網(wǎng)帶來巨大的負(fù)荷沖擊,導(dǎo)致電網(wǎng)電壓波動、功率因數(shù)降低等問題,同時也可能影響充電效率和用戶體驗。因此,如何制定科學(xué)合理的有序充電策略,實現(xiàn)大規(guī)模充電場站的高效、有序充電,成為了當(dāng)前研究的熱點和亟待解決的關(guān)鍵問題。
2、大規(guī)模充電場站有序充電面臨的挑戰(zhàn)
2.1電動汽車充電需求的不確定性
電動汽車用戶的充電時間、充電電量需求等具有很大的隨機性,不同用戶的出行習(xí)慣、行程安排各不相同,這使得準(zhǔn)確預(yù)測充電需求變得十分困難,給有序充電策略的制定帶來了很大的挑戰(zhàn)。

2.2電網(wǎng)負(fù)荷平衡的要求

大規(guī)模充電場站集中充電可能會在短時間內(nèi)使電網(wǎng)負(fù)荷急劇增加,超出電網(wǎng)的承載能力,導(dǎo)致電網(wǎng)運行不穩(wěn)定。因此,需要在滿足電動汽車充電需求的同時,盡可能維持電網(wǎng)負(fù)荷的平衡,減少對電網(wǎng)的沖擊。
2.3充電效率與用戶體驗的兼顧
一方面要提高充電場站的整體充電效率,縮短電動汽車的充電時間;另一方面要考慮用戶的使用便利性和滿意度,例如不能過度限制用戶的充電時間和順序,這需要在兩者之間找到一個合理的平衡點。
3、深度強化學(xué)習(xí)概述及在有序充電策略中的優(yōu)勢
3.1、深度強化學(xué)習(xí)的基本原理
深度強化學(xué)習(xí)是將深度學(xué)習(xí)與強化學(xué)習(xí)相結(jié)合的一種人工智能技術(shù)。強化學(xué)習(xí)通過智能體(agent)在環(huán)境(environment)中不斷地采取行動(action),并根據(jù)環(huán)境反饋的獎勵(reward)來學(xué)習(xí)的策略(policy)。深度學(xué)習(xí)則用于對環(huán)境狀態(tài)和行動進行有效的表征和學(xué)習(xí),通過構(gòu)建深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來處理復(fù)雜的輸入輸出關(guān)系。
3.2、在有序充電策略中的優(yōu)勢

3.2.1能夠處理復(fù)雜的非線性關(guān)系

大規(guī)模充電場站的充電情況涉及到眾多因素,如電動汽車數(shù)量、充電狀態(tài)、電網(wǎng)負(fù)荷等,這些因素之間存在著復(fù)雜的非線性關(guān)系。深度強化學(xué)習(xí)能夠通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有效地捕捉和處理這些關(guān)系,從而制定出更符合實際情況的有序充電策略。
3.2.2自適應(yīng)能力強
面對電動汽車充電需求的不確定性和電網(wǎng)負(fù)荷的動態(tài)變化,深度強化學(xué)習(xí)的智能體可以不斷根據(jù)環(huán)境反饋進行自我調(diào)整,適應(yīng)新的情況,持續(xù)優(yōu)化充電策略,無需人工頻繁干預(yù)。3.2.3
可實現(xiàn)全局優(yōu)化
深度強化學(xué)習(xí)可以從整體上考慮充電場站、電動汽車和電網(wǎng)的利益,通過合理設(shè)置獎勵函數(shù),引導(dǎo)智能體朝著提高充電效率、平衡電網(wǎng)負(fù)荷、滿足用戶需求等多項目標(biāo)同時實現(xiàn)的方向發(fā)展,實現(xiàn)全局優(yōu)化。
4、基于深度強化學(xué)習(xí)的有序充電策略設(shè)計與實現(xiàn)
4.1、狀態(tài)表示
狀態(tài)表示是深度強化學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)。對于大規(guī)模充電場站,狀態(tài)可以包括當(dāng)前時刻充電場站中電動汽車的數(shù)量、每輛電動汽車的剩余電量、充電狀態(tài)(如正在充電、等待充電等)、電網(wǎng)的當(dāng)前負(fù)荷、電價信息等。通過對這些信息進行合理的編碼和表示,可以為深度強化學(xué)習(xí)的智能體提供準(zhǔn)確的環(huán)境狀態(tài)描述。
4.2、動作選擇
動作選擇是指智能體根據(jù)當(dāng)前狀態(tài)決定采取何種行動。在充電場站的情境下,動作可以是允許某輛電動汽車開始充電、調(diào)整某輛電動汽車的充電功率、推遲某輛電動汽車的充電時間等。智能體通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對當(dāng)前狀態(tài)進行分析,預(yù)測不同動作可能帶來的后果,然后選擇能夠帶來最大預(yù)期收益(即獲得更多獎勵)的動作。
4.3、獎勵函數(shù)設(shè)定
獎勵函數(shù)是引導(dǎo)智能體學(xué)習(xí)策略的關(guān)鍵。在有序充電策略中,可以設(shè)置多個方面的獎勵。例如,當(dāng)充電場站的整體充電效率提高時,給予智能體一定的獎勵;當(dāng)電網(wǎng)負(fù)荷保持在穩(wěn)定范圍內(nèi)時,也給予相應(yīng)的獎勵;當(dāng)滿足用戶的充電需求且用戶滿意度較高時,同樣給予獎勵。通過合理設(shè)置獎勵函數(shù),可以使智能體的目標(biāo)與充電場站的運營目標(biāo)、電網(wǎng)的穩(wěn)定運行目標(biāo)以及用戶的需求目標(biāo)相契合。
4.4、訓(xùn)練過程
通過不斷地讓智能體在模擬的充電場站環(huán)境中采取行動,并根據(jù)設(shè)定的獎勵函數(shù)獲得獎勵或懲罰,智能體利用深度學(xué)習(xí)的反向傳播算法不斷調(diào)整其內(nèi)部的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù),以提高其預(yù)測能力和策略選擇能力。經(jīng)過大量的訓(xùn)練迭代,智能體逐漸學(xué)習(xí)到的有序充電策略。

5安科瑞充電樁收費運營云平臺助力有序充電開展

5.1概述

AcrelCloud-9000安科瑞充電柱收費運營云平臺系統(tǒng)通過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)對接入系統(tǒng)的電動電動自行車充電站以及各個充電整法行不間斷地數(shù)據(jù)采集和監(jiān)控,實時監(jiān)控充電樁運行狀態(tài),進行充電服務(wù)、支付管理,交易結(jié)算,資要管理、電能管理,明細(xì)查詢等。同時對充電機過溫保護、漏電、充電機輸入/輸出過壓,欠壓,絕緣低各類故障進行預(yù)警;充電樁支持以太網(wǎng)、4G或WIFI等方式接入互聯(lián)網(wǎng),用戶通過微信、支付寶,云閃付掃碼充電。

5.2應(yīng)用場所

適用于民用建筑、一般工業(yè)建筑、居住小區(qū)、實業(yè)單位、商業(yè)綜合體、學(xué)校、園區(qū)等充電樁模式的充電基礎(chǔ)設(shè)施設(shè)計。

5.3系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

淺聊適用于大規(guī)模充電場站的深度強化學(xué)習(xí)有序充電策略

系統(tǒng)分為四層:

(1)即數(shù)據(jù)采集層、網(wǎng)絡(luò)傳輸層、數(shù)據(jù)層和客戶端層。

(2)數(shù)據(jù)采集層:包括電瓶車智能充電樁通訊協(xié)議為標(biāo)準(zhǔn)modbus-rtu。電瓶車智能充電樁用于采集充電回路的電力參數(shù),并進行電能計量和保護。

(3)網(wǎng)絡(luò)傳輸層:通過4G網(wǎng)絡(luò)將數(shù)據(jù)上傳至搭建好的數(shù)據(jù)庫服務(wù)器。

(4)數(shù)據(jù)層:包含應(yīng)用服務(wù)器和數(shù)據(jù)服務(wù)器,應(yīng)用服務(wù)器部署數(shù)據(jù)采集服務(wù)、WEB網(wǎng)站,數(shù)據(jù)服務(wù)器部署實時數(shù)據(jù)庫、歷史數(shù)據(jù)庫、基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫。

(5)應(yīng)客戶端層:系統(tǒng)管理員可在瀏覽器中訪問電瓶車充電樁收費平臺。終端充電用戶通過刷卡掃碼的方式啟動充電。

小區(qū)充電平臺功能主要涵蓋充電設(shè)施智能化大屏、實時監(jiān)控、交易管理、故障管理、統(tǒng)計分析、基礎(chǔ)數(shù)據(jù)管理等功能,同時為運維人員提供運維APP,充電用戶提供充電小程序。

5.4安科瑞充電樁云平臺系統(tǒng)功能

5.4.1智能化大屏

智能化大屏展示站點分布情況,對設(shè)備狀態(tài)、設(shè)備使用率、充電次數(shù)、充電時長、充電金額、充電度數(shù)、充電樁故障等進行統(tǒng)計顯示,同時可查看每個站點的站點信息、充電樁列表、充電記錄、收益、能耗、故障記錄等。統(tǒng)一管理小區(qū)充電樁,查看設(shè)備使用率,合理分配資源。

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5.4.2實時監(jiān)控

實時監(jiān)視充電設(shè)施運行狀況,主要包括充電樁運行狀態(tài)、回路狀態(tài)、充電過程中的充電電量、充電電壓電流,充電樁告警信息等。

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5.4.3交易管理

平臺管理人員可管理充電用戶賬戶,對其進行賬戶進行充值、退款、凍結(jié)、注銷等操作,可查看小區(qū)用戶每日的充電交易詳細(xì)信息。

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5.4.4故障管理

設(shè)備自動上報故障信息,平臺管理人員可通過平臺查看故障信息并進行派發(fā)處理,同時運維人員可通過運維APP收取故障推送,運維人員在運維工作完成后將結(jié)果上報。充電用戶也可通過充電小程序反饋現(xiàn)場問題。

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5.4.5統(tǒng)計分析

通過系統(tǒng)平臺,從充電站點、充電設(shè)施、、充電時間、充電方式等不同角度,查詢充電交易統(tǒng)計信息、能耗統(tǒng)計信息等。

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5.4.6基礎(chǔ)數(shù)據(jù)管理

在系統(tǒng)平臺建立運營商戶,運營商可建立和管理其運營所需站點和充電設(shè)施,維護充電設(shè)施信息、價格策略、折扣、優(yōu)惠活動,同時可管理在線卡用戶充值、凍結(jié)和解綁。

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5.4.7運維APP

面向運維人員使用,可以對站點和充電樁進行管理、能夠進行故障閉環(huán)處理、查詢流量卡使用情況、查詢充電\充值情況,進行遠程參數(shù)設(shè)置,同時可接收故障推送

5.4.8充電小程序

面向充電用戶使用,可查看附近空閑設(shè)備,主要包含掃碼充電、賬戶充值,充電卡綁定、交易查詢、故障申訴等功能。

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5.5系統(tǒng)硬件配置

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6,總結(jié)

適用于大規(guī)模充電場站的深度強化學(xué)習(xí)有序充電策略為解決大規(guī)模充電場站面臨的有序充電、電網(wǎng)負(fù)荷平衡和用戶體驗等諸多問題提供了一種有效的解決方案。通過合理的狀態(tài)表示、動作選擇和獎勵函數(shù)設(shè)定,并經(jīng)過充分的訓(xùn)練,該策略能夠自適應(yīng)地根據(jù)充電場站的實際情況和電網(wǎng)負(fù)荷動態(tài)變化制定出的充電策略。模擬實驗和實際案例分析均表明,該策略在提高充電效率、降低電網(wǎng)負(fù)荷沖擊、優(yōu)化能源利用等方面具有顯著成效。未來,隨著電動汽車行業(yè)的進一步發(fā)展和深度強化學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷完善,該策略有望在更多的大規(guī)模充電場站中得到廣泛應(yīng)用,為推動電動汽車充電基礎(chǔ)設(shè)施的高效運營和可持續(xù)發(fā)展做出更大貢獻。

參考文獻:

[1]陳果.適用于大規(guī)模充電場站的深度強化學(xué)習(xí)有序充電策略

[2]陳呂鵬,潘振寧,余濤,等.基于動態(tài)非合作博奔的大規(guī)模電動汽車實時優(yōu)化調(diào)度

[3]安科瑞企業(yè)微電網(wǎng)設(shè)計與應(yīng)用手冊.2022.05版

作者介紹:
張繼冬,男,現(xiàn)任職于安科瑞電氣股份有限公司。

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