基于强化学习的电动汽车换电站优化调度方法

本发明公开了一种基于强化学习的电动汽车换电站优化调度方法，包括以下步骤：构建用户响应模型，基于韦伯‑费希纳定律，将用户对电价和电池荷电状态SOC的响应度量化为充放电容量预测模型，输出实时可调充放电功率范围；构建换电站实时调度模型，定义换电站电池在充满、待充、放电、排队四类状态间的动态转移方程，并关联电池SOC约束及充电时间窗口；构建多目标奖励函数，融合换电站经济收益、用户换电成功率及电网安全约束的惩罚项，通过超参数权重动态平衡多目标优化；DDPG策略生成：基于用户响应模型、电池状态转移模型及奖励函数，生成充放电功率与顺序的实时调度指令，并通过软更新机制与噪声注入提升策略稳定性。