摘要
本发明涉及智能充电管理技术领域,公开一种基于人工智能的充电桩管理方法,包括:步骤S1,充电桩调度建模:基于充电需求、电网负载,构建充电桩调度数学模型,设定状态空间、动作空间及奖励函数;步骤S2,强化学习优化调度:利用多智能体强化学习算法训练充电桩智能体,优化充电功率分配和排队策略;步骤S3,博弈论优化功率分配:构建充电桩间博弈模型,通过纳什均衡求解最优功率分配方案。采用长短时记忆自编码器进行设备健康状态分析,能提前识别潜在故障,提前发出预警,避免设备的突发性故障,相比于现有技术中定期检查和人工干预的方式,本发明通过数据驱动的智能预测,大大降低维护成本和设备停机时间。
技术关键词
充电桩管理方法
多智能体强化学习
充电调度策略
重构误差
功率
排队等待时间
排队策略
设备健康状态评估
编码器
定价机制
动态定价策略
数据分析框架
充电策略
深度强化学习算法
数学模型
智能充电管理
数字孪生
健康状态数据
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变压器运行数据
功率因数
谐波畸变率
傅里叶变换算法
电能
电机故障诊断
经验小波变换
故障诊断方法
故障特征
同步电机