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近日，北京科技大學(xué)郝旭副教授團(tuán)隊與北京航空航天大學(xué)同凡副教授團(tuán)隊聯(lián)合提出一種基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法的出行感知電動汽車充放電控制策略，優(yōu)化V2B-PV系統(tǒng)能量協(xié)同管理，為交通電動化、建筑用能屋頂光伏可再生能源融合提供新方案。

文章亮點

1.針對電動汽車出行行為的異質(zhì)性與可再生能源發(fā)電的不確定性等挑戰(zhàn)，提出“面向出行特征的強(qiáng)化學(xué)習(xí)充放電控制框架”。

2.通過深度Q網(wǎng)絡(luò)（DQN）算法實現(xiàn)電動汽車、建筑與光伏系統(tǒng)（V2B-PV）的聯(lián)合用能調(diào)度，實現(xiàn)接近離線優(yōu)化算法的系統(tǒng)表現(xiàn)。

3.所提出的強(qiáng)化學(xué)習(xí)控制策略在真實數(shù)據(jù)測試中相對傳統(tǒng)控制算法降低充電成本55%、減少碳排放11.6%、提高光伏利用率至95%。

4.系統(tǒng)量化電動汽車出行時間與建筑負(fù)荷信息對充放電管理策略的信息價值（Value of Information, VOI）。

5.所提出的強(qiáng)化學(xué)習(xí)控制策略具有較快計算效率（毫秒級），可適配近實時控制場景，為智能交通-建筑-電網(wǎng)協(xié)同提供新范式。

內(nèi)容簡介

交通部門約占終端能源二氧化碳排放的三分之一，其中公路交通貢獻(xiàn)達(dá)75%。電動汽車被視為脫碳轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵技術(shù)，但如果充電行為不受控制，可能加劇電網(wǎng)高峰負(fù)荷壓力。電動汽車有序充放電可以降低成本、增強(qiáng)電網(wǎng)韌性，并提升可再生能源的利用率。然而，消費者出行模式的異質(zhì)性以及可再生能源發(fā)電的波動性對現(xiàn)有控制策略提出了重大挑戰(zhàn)，現(xiàn)有控制策略求解面臨“維度災(zāi)難”等問題。本研究提出一種考慮出行特征的深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)充電控制策略，基于北京市高層辦公樓一年光伏發(fā)電和用電負(fù)荷的真實數(shù)據(jù)，采用深度Q網(wǎng)絡(luò)算法，綜合考慮最小化充電成本和最小化光伏發(fā)電棄電率等目標(biāo)。

研究結(jié)果表明，該框架實現(xiàn)了低充電成本、低棄電率和較低碳排放——其表現(xiàn)接近具備完美信息的離線優(yōu)化算法，并顯著優(yōu)于隨機(jī)充電、盡快充電和貪心充電等傳統(tǒng)算法。具體而言，強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法相較于隨機(jī)充電算法，可降低充電成本55%，減少碳排放11.6%，實現(xiàn)95%的光伏利用率。進(jìn)一步分析表明，關(guān)于電動汽車出行時間與建筑用電需求的信息價值分別為2.4元/車/天和0.7元/車/天。研究結(jié)果表明，在“車輛—電網(wǎng)—建筑—光伏”集成系統(tǒng)中，強(qiáng)化學(xué)習(xí)在優(yōu)化電動汽車充放電行為方面具有可行性與有效性。

研究方法

在“雙碳”目標(biāo)與高比例可再生能源并網(wǎng)背景下，電動汽車以其靈活的儲能屬性成為分布式能源系統(tǒng)的重要節(jié)點。然而，出行模式的隨機(jī)性與光伏發(fā)電的不確定性，使傳統(tǒng)充電控制策略易陷入“維度災(zāi)難”與高成本運(yùn)行。針對這一難題，北京科技大學(xué)與北京航空航天大學(xué)團(tuán)隊提出基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的考慮出行異質(zhì)性的車-建筑-光伏系統(tǒng)充放電調(diào)度框架，以實現(xiàn)充電成本最小化與光伏消納最大化。研究構(gòu)建了含樓宇負(fù)荷、屋頂光伏及多輛電動汽車的車-建筑-光伏系統(tǒng)模型，并采用DQN算法學(xué)習(xí)最優(yōu)充放電策略。系統(tǒng)狀態(tài)包括過去24小時電價、電動汽車電量狀態(tài)、建筑凈負(fù)荷與出行時段信息；動作為空間離散的充、放電決策；獎勵函數(shù)綜合了充電成本、光伏利用率、充電不足與過放懲罰等因素。相比傳統(tǒng)控制策略，強(qiáng)化學(xué)習(xí)控制策略能夠在電價波動、光照變化及多用戶行為異質(zhì)性條件下實現(xiàn)自適應(yīng)決策。研究基于北京高層辦公樓的實測數(shù)據(jù)（含8760小時光伏出力和用電負(fù)荷）開展仿真。結(jié)果表明，強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法在無未來信息的情況下，其運(yùn)行性能接近理論最優(yōu)的離線優(yōu)化算法。

圖1. 本文建?？蚣?/strong>

圖文導(dǎo)讀

隨著全球電動化與分布式可再生能源的快速發(fā)展，電動汽車正逐漸演變?yōu)榉植际絻δ芘c能量調(diào)節(jié)的關(guān)鍵節(jié)點。然而，電動汽車的出行行為具有明顯的隨機(jī)性，而光伏發(fā)電又受天氣與時段強(qiáng)烈影響，兩者的疊加不確定性使傳統(tǒng)充放電控制策略在多目標(biāo)優(yōu)化中面臨“維度災(zāi)難”。這類系統(tǒng)若缺乏有效協(xié)調(diào)，不僅難以充分利用可再生能源，而且在用電高峰可能形成新的負(fù)荷沖擊，削弱電網(wǎng)的靈活性與穩(wěn)定性。

為此，北京科技大學(xué)與北京航空航天大學(xué)合作團(tuán)隊提出了一種“面向出行特征的強(qiáng)化學(xué)習(xí)”充放電調(diào)控框架，聚焦于建筑—車輛—光伏系統(tǒng)（V2B-PV）的動態(tài)能量優(yōu)化。研究創(chuàng)新性地將電動汽車的出行規(guī)律與建筑用能特征引入RL決策過程，以最小化充電成本、最大化光伏利用率、并降低碳排放為核心目標(biāo)，構(gòu)建了一個能夠在不確定環(huán)境中自適應(yīng)學(xué)習(xí)、自適應(yīng)優(yōu)化的能量調(diào)度系統(tǒng)。

01

數(shù)據(jù)特征

研究采用北京某高層辦公樓的實測數(shù)據(jù)作為實驗基礎(chǔ)。圖2中展示了六類關(guān)鍵輸入特征：光伏發(fā)電的日變化與季節(jié)性波動、電動汽車出行距離、到達(dá)與離開時間分布、建筑負(fù)荷曲線以及實時電價信號。全年8760小時的數(shù)據(jù)揭示了典型的“白天光伏高、傍晚用電高”的反向特征，也反映了電動汽車早進(jìn)晚出的辦公出行規(guī)律。這些多源數(shù)據(jù)共同定義了強(qiáng)化學(xué)習(xí)環(huán)境的狀態(tài)空間，使算法能同時感知能源供給、需求與價格變化的動態(tài)關(guān)系。

圖2. 光伏發(fā)電、出行模式與負(fù)荷電價數(shù)據(jù)特征

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強(qiáng)化學(xué)習(xí)控制策略訓(xùn)練過程

在訓(xùn)練階段，研究團(tuán)隊使用DQN算法，智能體與環(huán)境交互不斷更新決策。模型采用經(jīng)驗回放與ε貪婪策略平衡探索與利用，約2萬次迭代后即可收斂。圖3中左側(cè)展示了獎勵函數(shù)隨訓(xùn)練輪次逐步提升的過程；右側(cè)為三天典型運(yùn)行結(jié)果，電動汽車在光伏出力高或電價低時主動充電，在高負(fù)荷或高電價時段放電。強(qiáng)化學(xué)習(xí)控制算法在無未來信息的前提下實現(xiàn)了實時自適應(yīng)決策，表現(xiàn)出優(yōu)異的經(jīng)濟(jì)性與穩(wěn)定性。

圖3. 強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練與運(yùn)行表現(xiàn)

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強(qiáng)化學(xué)習(xí)控制策略能較好保障電動車主的出行需求

為了評估可靠性，研究比較了五種充電控制策略下電動汽車的出發(fā)荷電狀態(tài)。隨機(jī)充電與貪心策略的荷電狀態(tài)波動大，難以保證出行需求；傳統(tǒng)CASAP策略（盡早充滿）雖然避免充電不足，但造成系統(tǒng)性過充與高成本。相比之下，強(qiáng)化學(xué)習(xí)策略將荷電狀態(tài)穩(wěn)定控制在60%–80%之間，與實際出行所需能量高度匹配，既保障續(xù)航，又減少過充，體現(xiàn)出精細(xì)化調(diào)控能力。

圖4. 不同策略下電動汽車荷電狀態(tài)分布對比

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強(qiáng)化學(xué)習(xí)控制策略能實現(xiàn)接近理論最優(yōu)解的充電成本

圖5給出了60天測試期內(nèi)各策略的累計充電成本與日成本分布。結(jié)果表明，強(qiáng)化學(xué)習(xí)策略的累計成本僅為1438 CNY，較隨機(jī)充電降低55%，并接近擁有未來信息的理想離線優(yōu)化算法。其平均日成本為18.99 CNY，波動范圍較小，體現(xiàn)出對電價與負(fù)荷變化的自適應(yīng)能力。相比之下，CASAP策略為追求“充滿電”而付出高成本，隨機(jī)與貪心策略則出現(xiàn)大幅波動與充電不足懲罰。

圖5. 強(qiáng)化學(xué)習(xí)顯著降低系統(tǒng)充電成本

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強(qiáng)化學(xué)習(xí)控制策略能顯著提升光伏發(fā)電消納

光伏發(fā)電的高效利用是實現(xiàn)低碳運(yùn)行的關(guān)鍵。圖6顯示，在光照充足期，強(qiáng)化學(xué)習(xí)策略能精確匹配充放電時序，使系統(tǒng)內(nèi)部的光伏發(fā)電消納率達(dá)95.3%，顯著優(yōu)于CASAP（92.0%）與隨機(jī)充電（90.9%）。強(qiáng)化學(xué)習(xí)控制策略無需未來信息即可學(xué)習(xí)到與光照周期同步的充放電規(guī)律，表現(xiàn)出接近理想優(yōu)化的能效水平，為建筑—交通融合系統(tǒng)的可再生能源利用提供了新思路。

圖6. 光伏能量利用率顯著提升

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強(qiáng)化學(xué)習(xí)控制策略有效降低排放水平

在同等出行需求下，強(qiáng)化學(xué)習(xí)策略有效降低了系統(tǒng)碳排放。60天周期內(nèi)，其累計排放量為14,681 kg CO?，比隨機(jī)充電減少11.6%；單位行駛里程排放強(qiáng)度僅110 g CO?/km，接近理論最優(yōu)的106 g CO?/km。圖7中箱線分布顯示，強(qiáng)化學(xué)習(xí)策略的排放波動區(qū)間明顯更窄，說明其在應(yīng)對可再生能源波動與電價變化時更具運(yùn)行穩(wěn)定性與環(huán)境韌性。

圖7. 強(qiáng)化學(xué)習(xí)實現(xiàn)碳排放最小化

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強(qiáng)化學(xué)習(xí)控制策略在不同情景中體現(xiàn)出良好的適應(yīng)性與魯棒性

在考慮光伏計費（PV Billing）情景下，電動汽車用戶需為光伏電力付費。研究重新訓(xùn)練模型以同時優(yōu)化電動汽車與建筑的經(jīng)濟(jì)性。結(jié)果顯示，強(qiáng)化學(xué)習(xí)策略在新的計費機(jī)制下仍保持明顯優(yōu)勢，累計成本約2034 CNY，僅增加77.1%。圖中可見，盡管成本上升，強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法仍能維持合理的充放電節(jié)奏，避免了高峰時段購電與過度放電帶來的額外費用，展現(xiàn)出跨場景的適應(yīng)性與魯棒性。

圖8. 光伏計費機(jī)制下的經(jīng)濟(jì)性分析

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出行時間和建筑負(fù)荷的信息價值

研究首次量化了不同環(huán)境信息在充電管理中的經(jīng)濟(jì)價值（Value of Information，VOI）。當(dāng)不提供電動汽車出行時間信息時，強(qiáng)化學(xué)習(xí)策略的平均成本上升146.9%，對應(yīng)的信息價值約為5.74 CNY/車/天；若移除建筑負(fù)荷信息，成本增加19.5%，對應(yīng)信息價值為1.36 CNY/車/天。圖9展示了兩類信息價值在60天周期內(nèi)的波動情況。結(jié)果表明，出行時間數(shù)據(jù)對智能調(diào)度尤為關(guān)鍵，其獲取可顯著提高系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)性。

圖9. 信息價值：出行與負(fù)荷數(shù)據(jù)的經(jīng)濟(jì)意義

09

強(qiáng)化學(xué)習(xí)控制策略算法效率和部署可行性

在保證最優(yōu)性能的同時，強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型具備極高的實時性。圖10對比了五種策略的平均計算時間：DQN每步推理僅需約10 ms，比離線優(yōu)化算法快30倍以上。即使在多車輛、復(fù)雜負(fù)荷場景下，也能滿足實時決策要求。這意味著強(qiáng)化學(xué)習(xí)框架不僅在仿真中表現(xiàn)優(yōu)異，更具備工程部署的可行性，可直接嵌入樓宇能源管理或園區(qū)級充電控制系統(tǒng)，實現(xiàn)低碳智能運(yùn)行。

圖10. 毫秒級決策的計算效率

總結(jié)展望

通過出行特征感知與強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法的結(jié)合，本研究實現(xiàn)了V2B-PV系統(tǒng)的低成本、高可再生能源消納與低碳運(yùn)行。在不能完美得知未來系統(tǒng)信息的情況下，DQN模型能實現(xiàn)接近理想最優(yōu)解，展現(xiàn)出強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法在復(fù)雜能源系統(tǒng)調(diào)控中的巨大潛力。這一框架為未來“車—樓—光—網(wǎng)一體化”能源系統(tǒng)提供了可落地的智能決策方案。

原文信息

Mobility-aware EV charging and discharging management in V2B-PV systems: a reinforcement learning framework

作者：

Xu Hao, Pengju Liu, Hongyu Pu, Fuda Gong, Fan Tong*, Qi Chen, Lishuo Liu & Xiaoru Chen

https://link.springer.com/article/10.1007/s43979-025-00142-x

DOI:

https://doi.org/10.1007/s43979-025-00142-x

Cite this article：

Hao, X., Liu, P., Pu, H. et al. Mobility-aware EV charging and discharging management in V2B-PV systems: a reinforcement learning framework. Carb Neutrality 4, 26 (2025). https://doi.org/10.1007/s43979-025-00142-x

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通訊作者信息

同凡，北京航空航天大學(xué)，副教授

研究領(lǐng)域

能源系統(tǒng)可持續(xù)性轉(zhuǎn)型系統(tǒng)評估，低碳能源技術(shù)綜合評價。

個人簡介

同凡，北京航空航天大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院副教授，教育部首批哲學(xué)社會科學(xué)實驗室（培育）北航低碳治理與政策智能實驗室主任助理。從事低碳技術(shù)評估、電力-交通系統(tǒng)耦合轉(zhuǎn)型研究。主持國自科青年項目、北京市發(fā)改委政策研究課題、北航青年拔尖人才項目、北航航空航天專項啟動經(jīng)費等科研課題。作為骨干，參與教育部基礎(chǔ)學(xué)科與交叉學(xué)科突破計劃、國自科國際合作重點項目、國家重點研發(fā)計劃、國家高端智庫重點研究課題、中國工程院戰(zhàn)略研究與咨詢項目、工信部指導(dǎo)性軟課題。在Nature Sustainability, Nature Communications, Joule, Environmental Science & Technology (ES&T), Applied Energy, Carbon Neutrality, iScience等高水平期刊發(fā)表學(xué)術(shù)論文二十余篇，ESI高被引論文1篇。第一作者論文獲ES&T 2021年最佳論文。作為骨干，獲工信部優(yōu)秀研究成果一等獎（2024年）、美國產(chǎn)業(yè)界獎項R&D 100 Award（2023年）、北航優(yōu)秀教學(xué)成果特等獎（2024年）。擔(dān)任學(xué)術(shù)期刊Engineering, Carbon Neutrality青年編委，Nature Cities、PNAS等國際學(xué)術(shù)期刊匿名審稿人。

聯(lián)系方式

E-mail: fantong@buaa.edu.cn

圖文來源：原文作者

編輯：Carbon Neutrality編輯部

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