电动汽车充电优化的最新进展：基于强化学习方法的综述

应对全球变暖和能源短缺，人们正在显着转向将可再生能源、储能系统和电动汽车集成到电网中。将电动汽车部署到智能电网中为减少碳排放提供了前景的解决方案。然而，作为分布式电源，对它们的充电和放电过程进行管理 presents significant挑战。此外， 可再生能源的间歇性、电动汽车相关参数的不确定性、能源价格的波动以及负荷的变化，使得维持电力系统运行的稳定性更加复杂。有效的电动汽车电池充电管理系统对于协调这些过程、确保安全、高效和可靠的电力系统至关重要。强化学习，受深度学习的增强，因其 model-free方法和实时优化能力而在管理电动汽车充电方面受到广泛关注，以最大化累积奖励。本综述综合了关于基于强化学习的框架、目标和架构用于电动汽车充电协调策略的现有文献，将方法分为集中式和分散式两类。此外，本文提供了建议，以进一步提高基于强化学习的电动汽车充电优化。