系统成本降43.4%
面向异构固定与电动汽车电池的实时调度算法，兼顾老化成本与用户出行需求。
Chi, Liu · 徐哲壮 · Jiawei, Zhou · Yuan Y. · Ma K. · Yuan, Meng
Applied Energy 2026
采用深度强化学习实现在线实时调度，无需预先求解复杂的优化问题。
引入循环退化系数，实时反馈异构储能系统的老化成本，并纳入DRL训练，使调度决策考虑电池健康。
调度算法优先满足电动汽车用户的出行需求，从而促进其参与车辆到电网调度。
在真实商业建筑模拟中，系统运行成本较混合整数线性规划降低43.39%，证明方法有效性。