基于深度强化学习的高速公路服务区新能源充电站两阶段优化调控策略

周健树; 向月; 张新; 刘俊勇

doi:10.13334/j.0258-8013.pcsee.241312

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基于深度强化学习的高速公路服务区新能源充电站两阶段优化调控策略

大规模电动汽车安全充放电与车-网智能互动关键技术 | 更新时间：2026-02-05

- 基于深度强化学习的高速公路服务区新能源充电站两阶段优化调控策略
- Two-stage Optimal Dispatch Strategy of New Energy Charging Station in Highway Service Area Based on Deep Reinforcement Learning
- “专家提出基于深度强化学习的高速公路服务区新能源充电站两阶段优化调控策略，建立风光储一体化充电站系统，提升供电可靠性与实现“绿电”就地消纳，为解决充电和新能源发电不确定性问题提供解决方案。”
- 中国电机工程学报 2025年45卷第11期页码：4130-4143
- 作者机构：
  
  1. 四川大学电气工程学院, 四川省成都市 610065
  2. 谢菲尔德大学自动控制与系统工程系, 英国谢菲尔德市 S102TN
- 作者简介：
  
  [ "周健树(1998)，男，博士研究生，主要从事电动汽车与智能电网融合交互研究，jianshuzdq@foxmail.com" ]
  向月(1987)，男，博士，教授，主要从事电动汽车与智能电网融合发展、配电系统运行与规划方面的研究工作，xiang@scu.edu.cn
- 基金信息：
  
  四川省科技计划项目(2024YFHZ0312);四川大学“从0到1”创新项目(2023SCUH0002)
- DOI：10.13334/j.0258-8013.pcsee.241312
  中图分类号： TM91
- 收稿：2024-06-05，
  
  网络出版：2024-12-30，
  
  纸质出版：2025-06-05
- 稿件说明：
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周健树, 向月, 张新, 等. 基于深度强化学习的高速公路服务区新能源充电站两阶段优化调控策略[J]. 中国电机工程学报, 2025,45(11):4130-4143.

Jianshu ZHOU, Yue XIANG, Xin ZHANG, et al. Two-stage Optimal Dispatch Strategy of New Energy Charging Station in Highway Service Area Based on Deep Reinforcement Learning[J]. Proceedings of the CSEE, 2025, 45(11): 4130-4143.
周健树, 向月, 张新, 等. 基于深度强化学习的高速公路服务区新能源充电站两阶段优化调控策略[J]. 中国电机工程学报, 2025,45(11):4130-4143. DOI： 10.13334/j.0258-8013.pcsee.241312.

Jianshu ZHOU, Yue XIANG, Xin ZHANG, et al. Two-stage Optimal Dispatch Strategy of New Energy Charging Station in Highway Service Area Based on Deep Reinforcement Learning[J]. Proceedings of the CSEE, 2025, 45(11): 4130-4143. DOI： 10.13334/j.0258-8013.pcsee.241312.

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基于深度强化学习的高速公路服务区新能源充电站两阶段优化调控策略

Two-stage Optimal Dispatch Strategy of New Energy Charging Station in Highway Service Area Based on Deep Reinforcement Learning

DOI：10.13334/j.0258-8013.pcsee.241312