【摘 要】
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电动汽车作为电网中的重要负荷,具有较高的需求响应潜力.为降低电动汽车集群用能成本,缓解电网峰值负荷压力,文中首先分析了V2G模式下电动汽车的用电特性,构建了电动汽车集群充放电调度模型,通过成本分析为充放电调度提供决策依据.然后应用多智能体深度确定性策略梯度(Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient,MADDPG)算法对电动汽车集群进行充放电行为的实时优化,利用用户的历史用电数据完成学习过程,并依据当前的用电信息进行调度决策.算例分析表明,该方法可以进行电
【机 构】
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现代电力系统仿真控制与绿色电能新技术教育部重点实验室（东北电力大学）,国网辽宁省电力有限公司抚顺供电公司
【基金项目】
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吉林省科技计划重点研发项目(20180201010GX)。
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电动汽车作为电网中的重要负荷,具有较高的需求响应潜力.为降低电动汽车集群用能成本,缓解电网峰值负荷压力,文中首先分析了V2G模式下电动汽车的用电特性,构建了电动汽车集群充放电调度模型,通过成本分析为充放电调度提供决策依据.然后应用多智能体深度确定性策略梯度(Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient,MADDPG)算法对电动汽车集群进行充放电行为的实时优化,利用用户的历史用电数据完成学习过程,并依据当前的用电信息进行调度决策.算例分析表明,该方法可以进行电
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