摘要:随着电动汽车的日益普及,电动汽车充电基础设施中有效需求侧管理 (DSM) 的必要性也随之增加。不协调的充电会导致局部变压器过载、能源费用增加和系统不稳定。本研究对电动汽车充电站 DSM 中使用的深度学习方法进行了全面分析。卷积神经网络 (CNN)、循环神经网络 (RNN)、长短期记忆 (LSTM) 网络和强化学习 (RL) 是我们研究的一些深度学习模型。本文重点介绍了负荷预测、动态定价、最优调度和用户行为建模等关键应用。模拟结果表明,基于深度学习的 DSM 可以提高电网弹性、降低运营成本并减少峰值需求。最后,我们讨论了与实时、隐私和可扩展性有关的潜在研究途径和问题。
主要关键词