一种基于深度强化学习和可再生能源的电动汽车充电调度系统及方法

本发明涉及一种基于深度强化学习和可再生能源的电动汽车充电调度系统及方法，属于智能交通系统领域。系统包括电动汽车、充电站、路边单元、聚合器以及中央控制器，方法首先通过GAN预测可再生能源的生产情况，结合充电站的实时状态信息，构建一个短期的充电需求与能源供应预测模型。然后，将充电调度策略的形成过程，表述为马尔可夫决策过程(MDP)，通过MADDPG算法进行多智能体的路径规划和充电模式优化。本发明实时优化充电站与电动汽车的匹配、路径选择以及充电模式选择。本发明综合考虑了车辆充电需求、交通状况、可再生能源供给以及用户绿色偏好等多重因素，有效降低了电动汽车的充电时间和等待时间，显著提高了充电调度系统的整体效用。