面向电动汽车与可再生能源虚拟电厂强化学习控制策略

电网对直接电能需求的日益增长与城市中电动汽车（EV）使用量的增加密切相关，电动汽车最终将完全取代内燃机汽车。然而，存储在电动汽车电池中的大量所需能量并非总能被利用，其本身可以构成一个虚拟电厂。因此，配备电池并接入电网的双向电动汽车可以根据公共需求进行充电或放电，从而在需要的时间和地点实现能量的智能调度。在许多情况下，作为微电网（MG）的一部分，用作移动储能设备的电动汽车可以为特定负载增加弹性和供需平衡优势。根据能量传输的方向，电动汽车可以通过车对户（V2H）充电为家庭提供备用电源，或通过可再生能源到车辆（RE2V）充电来存储未使用的可再生能源。V2H 和 RE2V 解决方案可以补充太阳能光伏（PV）板和风力涡轮机（WT）等随时间波动的可再生能源，提高自耗率和自给率。分布式能源资源（DER）的概念日益普及，需要新的解决方案来整合多种随时间变化的互补资源。这些想法的发展与新型人工智能技术的进步息息相关，这些技术可能成为此类系统的管理核心。机器学习技术可以灵活地对能源电网环境进行建模，从而实现持续优化。这一引人入胜的工作原理引入了互联、共享、去中心化的能源电网概念。这项关于电动汽车与可再生能源虚拟电厂的强化学习控制策略研究，专注于为这种能源供应优化模型提供解决方案。