一种融合EV充放电行为聚类与深度强化学习的智能调度方法

本发明属于电动汽车充放电控制技术领域，具体涉及一种融合EV充放电行为聚类与深度强化学习的智能调度方法，该方法在具体使用时能够快速实现削峰任务，通过聚类识别用户充放电行为差异性，压缩调度决策维度，在个体层，将多档位充放电功率离散为动作空间，并结合SOC状态调整功率，以提升响应的精准性，构建以用户充电成本最小化为目标的MDP模型，在实现经济性提升的同时，缓解了用户间的成本不均问题，调度结果更加公平且具备一致性，并采用引入目标网络的DQN算法实现EV充放电策略优化，仿真结果验证了所提方法在降低用户充电成本、削减系统峰值负荷方面的有效性。