基于马尔可夫决策过程的电动汽车充电调度方法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| CONTENTS | 第8-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-22页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第10-19页 |
| 1.2 课题的研究现状 | 第19页 |
| 1.3 本文的内容和安排 | 第19-20页 |
| 1.4 本章小结 | 第20-22页 |
| 第二章 电动汽车及充电相关技术简介 | 第22-32页 |
| 2.1 我国电动汽车的发展现状 | 第22-23页 |
| 2.2 电动汽车充电设备 | 第23-28页 |
| 2.2.1 电动汽车电池 | 第23-24页 |
| 2.2.2 电动汽车充电机 | 第24-27页 |
| 2.2.3 电动汽车充电桩 | 第27-28页 |
| 2.3 电动汽车充电方式 | 第28-30页 |
| 2.4 本章小结 | 第30-32页 |
| 第三章 充电调度问题的马尔可夫决策过程建模 | 第32-42页 |
| 3.1 前提与假设 | 第32-34页 |
| 3.1.1 电动汽车规格 | 第32页 |
| 3.1.2 电动汽车充电时间段 | 第32-33页 |
| 3.1.3 电动汽车充电站拓扑图 | 第33-34页 |
| 3.1.4 公平充电概念 | 第34页 |
| 3.2 马尔可夫决策过程理论 | 第34-37页 |
| 3.2.1 马尔可夫决策过程理论的发展历程 | 第35页 |
| 3.2.2 马尔可夫决策过程的要素 | 第35-37页 |
| 3.3 充电调度问题的马尔可夫决策过程建模 | 第37-40页 |
| 3.4 神经动态规划简介 | 第40-41页 |
| 3.5 本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 基于马尔可夫决策过程的充电调度算法 | 第42-48页 |
| 4.1 函数逼近结构 | 第42-44页 |
| 4.2 时间差分学习算法 | 第44-47页 |
| 4.3 本章小结 | 第47-48页 |
| 第五章 仿真实验 | 第48-55页 |
| 5.1 实验一：神经动态规划的收敛性能 | 第48-51页 |
| 5.2 实验二：调度算法的性能 | 第51-54页 |
| 5.3 本章小结 | 第54-55页 |
| 结论和展望 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |
| 攻读学位期间的科研成果 | 第60-62页 |
| 致谢 | 第62页 |
