基于强化学习与需求预测的电动汽车充电站动态负载平衡

本文提出一种用于电动汽车（EV）充电网络负载平衡和动态定价的方法，利用强化学习（RL）提升网络性能。该方法将预训练的图神经网络集成到框架中，用于预测需求弹性并指导定价决策。采用深圳的时空电动汽车充电需求预测（EVCDP）数据集，捕捉充电站的地理时序特征。RL模型根据充电站占用率、最大容量及需求预测，动态调整 individual 站点的价格，确保网络负载均衡，同时防止充电站超载。通过利用时空感知的需求预测和精心设计的奖励函数，该框架实现了高效的负载平衡和自适应定价策略，能够响应局部需求和全局网络动态，提升网络稳定性和用户满意度。通过仿真实验验证了该方法的有效性，RL智能体在与环境交互学习过程中显著改善了负载平衡并降低了超载风险。本研究表明，自适应定价和负载平衡策略有望解决电动基础设施的复杂问题，为可扩展且以用户为中心的解决方案铺路。