支持动态电价与工时
一种面向充换电一体环境的电动汽车分布式深度强化学习调度模型，通过工作时长系数和GRU电价预测，为多车提供灵活充电/换电策略。
Linlin, Zang · Wang, Tao · Bo, Zhang · 李朝阳
Expert Systems with Applications 2025
将充电和换电两种模式统一建模为马尔可夫决策过程，而不是只针对单一模式优化，更适合同时建有充电桩和换电站的场景。
基于GRU模型自动预测电价并据此调整充电策略，使调度决策能跟上实时电价波动，帮助用户降低充电成本。
引入工作时长系数刻画不同车辆在工作时间和充电偏好上的异质性，为每个用户提供个性化调度方案，而不是一刀切。
实验表明所提方法在有效性上显著优于其他基准，说明该分布式DRL架构在充换电调度问题上确有优势。