一种基于动态集群与深度强化学习的车对车能源交易分组方法
申请号:CN202510027689
申请日期:2025-01-08
公开号:CN119830992A
公开日期:2025-04-15
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于动态集群与深度强化学习的车对车能源交易分组方法,通过对参与交易的电动汽车根据其位置、速度、行驶方向及能源信息进行动态地集群划分,可以有效提升车对车能源交易效率。具体来讲,本方法使用深度强化学习动态选择集群分组个数并调整聚类算法中的特征值权重系数,根据当前状态进行实时的最优决策以获得最大化的长期奖励,从而提升车对车能源交易总经济效用。仿真结果表明,本方法促进了集群内交易的形成,同时提高了车对车能源交易中的能源传输效率,并在更大规模的车对车能源交易场景中具有适用性。
技术关键词
深度强化学习
集群
能源交易系统
可信机构
特征值
钱包
最大化系统性能
分组算法
K均值聚类算法
车对车
车辆
无线电力传输
计数器
深度Q网络
速度
市场动态
决策