关键词：电动汽车;电动汽车充放电控制;深度强化学习;电网调控;电池建模
摘 要：随着电动汽车数量的逐步增加，其接入对电网的负荷带来显著影响。在这一背景下，V2G/G2V技术被广泛认为能在电网管理方面发挥重要作用。以电动汽车的充放电控制算法为研究对象，引入了一种基于软演员评论家（SAC）的深度强化学习算法，从而实现对电动汽车连续充放电行为的精细控制。研究着眼于解决电网中负荷时序动态变化的难题，通过调整不同车辆在不同电价条件下的充放电功率，最大程度地提升用户的经济效益。此外，为应对充放电过程中可能导致电池损耗加剧的问题，引入了基于物理混合神经网络（PHNN）的电池损耗预测模型。同时，通过将充放电过程建模为马尔可夫决策问题，并将PHNN模型融入电动汽车的充放电控制中，构建了一个全新的奖励函数，以精确量化电池损耗所带来的成本。基于SAC算法，该奖励函数用于学习最优的充放电策略。实验结果显示，该算法能够有效地调控车辆的充放电行为，发挥电力网络调控作用，同时在充放电过程中降低对电池寿命造成的损耗，进一步保障用户经济利益。
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