利用强化学习实现双向电动汽车充电灵活性的有效

我们研究了一个虚拟发电厂 (VPP)，该发电厂在实时电力市场中私人插电式电动汽车 (EV) 的双向充电灵活性，以最大化其利润。

为了激励电动汽车允许双向充电，我们在 VPP 和电动汽车之间设计了激励兼容的可变期限合同。

通过精心汇总各个电动汽车的储能容量，我们学习了一种强化学习 (RL) 策略，可以有效地灵活性，而不受接受的合同和连接的电动汽车数量的影响。

所提出的聚合方法通过将 RL 策略返回的最优操作限制在一定范围内，确保满足单个电动汽车的充电要求。

然后，我们开发了一种分解方案，以在给定市场上的总能量的情况下，以公平的比例向双向充电器分配电力。

对真实数据集的评估表明，尽管电价存在不确定性，电动汽车移动分布也发生了变化，但所提出的方法仍然具有稳健的性能。

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