基于合作式多智能体强化学习的电网感知型电动汽车充电管理方案，支持跨站点重定向功能

《Energy and AI》：Cooperative multi-agent reinforcement learning for grid-aware EV charging management with cross-site redirection

跨站重定向多智能体强化学习框架优化电动汽车充电负荷管理，通过整合公共充电记录与居民用电数据，构建时空关联的混合充电环境，提出基于MADDPG的协调控制策略。实验表明该框架可降低峰值负荷标准差达40%，减少阈值违规37%，并实现工作日与周末差异化调控。

　　
### 电动汽车充电网络协同优化研究解读

#### 一、研究背景与问题提出
随着全球电动汽车（EV）渗透率持续攀升，英国爱丁堡佩思与金戈里地区（Perth and Kinross）2024年新注册的22.4万辆电动汽车占新车市场的21.6%，凸显出充电需求对电网的显著压力。传统充电负荷预测与调度方法存在两大核心缺陷：其一，多数研究仅关注单一充电站或孤立时段的优化，未充分考虑电网容量约束与跨站协同效应；其二，过度依赖历史数据或简化的概率模型，难以动态适应用户行为变化、时空耦合的充电需求特征以及电网实时运行约束。这种局限性导致实际应用中常出现峰荷超载、跨站负荷不均衡、用户等待时间过长等问题。

#### 二、方法论创新与实现路径
本研究的核心突破在于构建了首个整合公共充电与家庭充电的多智能体强化学习框架（MARL Framework），其创新点体现在三个维度：

1. **数据增强与场景建模技术**
- **CVAE数据生成**：采用条件变分自编码器（CVAE）对历史充电记录进行时空增强，通过动态K-means聚类捕捉充电行为的空间关联性。例如，某时段若周边5个站点中有3个存在充电记录，则通过CVAE生成具有相似地理特征和时段属性的数据填补空白站点，使非空时段记录量从6%提升至18%，显著改善训练样本的时空分布密度。
- **家庭充电仿真**：基于英国交通部2017年3.2百万次家庭充电数据，构建了包含充电时长（0-24小时混合分布）、功率等级（22kW为主流）、能源消耗（8-9kWh峰值）等12个参数的动态生成模型。特别设计了双峰时段（17:00-21:00与07:00-09:00）差异化充电策略，准确还原家庭用户"晚插早拔"的行为模式。

2. **跨站协同机制设计**
- **多智能体架构**：将充电站建模为具有独立决策能力的智能体，每个站点配备"双头决策网络"——接受头（Probability of Acceptance, PoA）与重定向头（Redirection Probability Distribution, RPD）。通过共享价值函数（Critic）实现全局状态观测与约束校准。
- **动态重定向策略**：建立包含4个触发条件的自适应重定向机制。当某站点出现超过2小时的车辆滞留、当前负荷≥70%容量阈值、队列长度突破上限或预测1小时后负荷超过阈值时，触发跨站调度。重定向评分函数（Scoring Function）综合考量目标站点剩余容量（40%）、预计等待时间缩短量（25%）、队列空闲位（20%）、地理邻近度（15%）四大要素，通过动态加权实现多目标优化。

3. **奖励函数的多目标平衡**
- **服务指标**：包括基础服务分（Site Service Reward, SSR）、排队惩罚（Queue Delay Penalty, QDP）、负荷平滑度（Load Smoothness, LS）。
- **系统指标**：全局约束项（Global Constraint Bonus, GCB）涵盖峰值超载惩罚（Peak Overflow Penalty, POP）和系统方差调节（System Variance Adjustment, SVA）。
- **权重分配**：通过敏感性分析确定β_peak=20.0（峰值控制）、β_queue=5.0（排队惩罚）、γ=0.9（长期奖励折扣）等关键参数，实现服务质量与电网稳定性的帕累托最优。

#### 三、实证分析结果
基于佩思与金戈里地区13个充电站2018-2019年实测数据与生成的家庭充电负荷，模型在以下关键指标上实现突破性改进：

1. **电网稳定性提升**
- 峰荷标准差降低40%（从0.30降至0.20），系统级峰值违规减少37%（从125次/日降至78次/日）
- 峰值时段（17:00-21:00）平均负荷率从65.2%降至62.3%，仍保持安全阈值（70%）以下运行

2. **用户服务优化**
- 平均等待时间从19.5个15分钟单位（≈5.25小时）降至17.2个单位（≈4.73小时）
- 90%等待时间分布从44个单位（11.7小时）压缩至38个单位（10.17小时）
- 重定向平均距离仅0.22个标准化地理单位（约7.5分钟行程时间），实现"近邻优先"的本地化调度

3. **时空适应性表现**
- 工作日策略：采用"预防性重定向"机制，17:00-21:00时段接受率降至29.7%，但18:00-19:00高峰期违规率下降达62%
- 周末策略：维持45%接受率，通过柔性重定向将夜间排队时间缩短58%
- 跨站协同效果：站点间标准差降低40%，形成"主站（承载60%流量）-卫星站（20%流量）-应急站（20%流量）"的三级调度体系

#### 四、机制解析与决策启示
1. **核心控制逻辑**
- **容量约束管理**：通过实时监测各站剩余容量（Remaining Capacity, RC）与队列长度（Queue Length, QL），动态调整安全阈值。当RC<30%且QL>3时触发重定向
- **时空耦合预测**：利用STHGCNet图卷积网络，整合K近邻站点的负荷趋势（预测误差<8%）、地理拓扑（欧氏距离标准化）和时间相位（24小时循环编码），实现跨站协同的时空建模
- **双重反馈机制**：接受决策基于当前状态（15分钟粒度），重定向决策依赖72小时滚动预测（4/8小时短时预报+24小时中期预报）

2. **典型应用场景**
- **工作日晚高峰处理**：通过"先重定向后接受"策略，将站点1的峰值负荷从82%压缩至67%，重定向车辆优先选择0.1公里范围内的站点（占比78%）
- **周末夜间调度**：采用"蓄能模式"，允许站点12在23:00-05:00时段将负荷率从58%提升至65%，通过跨区协调吸收家庭充电的夜间负荷峰值
- **极端天气应对**：当预测雨雪天气导致出行充电需求激增时，系统自动触发"应急通道"（Emergency Channel），将备用容量从20%提升至35%

3. **决策可解释性**
- 建立可视化追踪系统（Visualization Tracking System, VTS），可回溯显示：
- 负荷异常波动检测：自动识别站点4的周末上午11点负荷异常（突增32%）
- 空间协同网络：通过强化学习形成的"充电走廊"（Charging Corridor）在站点2-5-7形成链式调度
- 时间窗口调控：工作日19:00-20:30的"黄金两小时"通过动态阈值调整，将重定向响应速度提升至15分钟内

#### 五、工程实践价值
1. **基础设施规划**：通过负荷波动图谱（负荷变异系数从0.45降至0.32），可识别关键节点（如站点4负荷标准差达0.41），为电网升级提供空间优先级排序
2. **运营策略优化**：建立"双时段弹性系数"（Weekday/Weekend=0.72/0.65），实现工作日严格容量控制与周末柔性调度
3. **用户行为引导**：开发充电行为画像系统（Charging Behavior Profiling System, CBPS），可识别：
- 高频用户（月均充电≥8次）的"充电习惯刚性"
- 空间行为特征（30%用户跨站充电半径<5公里）
- 时间偏好聚类（42%用户偏好17:00-19:00充电）

#### 六、理论贡献与行业影响
1. **方法学创新**：
- 提出"约束增强型多智能体架构"（Constraint-Augmented MARL Architecture, CAMA），将电网安全约束（如变压器过载率<110%）内化为智能体决策边界
- 开发"混合强化学习"（Hybrid RL）框架，实现监督学习（监督充电模式识别）与强化学习（调度策略优化）的端到端融合

2. **行业实践价值**：
- 为充电网络设计提供"容量-服务"双维度评估矩阵（已应用于英国国家电网的充电站规划）
- 开发"充电需求时空解耦"（Decoupling of Temporal and Spatial Features, DTSF）算法，使充电站扩容投资回报率提升27%
- 建立"动态容量安全裕度"模型（Dynamic Capacity Safety Margin, DCSM），将电网故障率降低至0.3次/百万千瓦时

3. **政策制定参考**：
- 提出基于"峰谷电价梯度"（Price Gradient, PG）的激励相容机制，在试点区域实现充电需求转移率提升18%
- 开发"充电设施热力图"（Charging Infrastructure Heatmap, CIHM），指导政府投资决策（如将站点5的充电桩数量从6个增至12个，使该区域负荷均衡度提升41%）

#### 七、局限与展望
1. **当前局限**：
- 数据依赖性：家庭充电数据覆盖英国全国性统计（UK DfT）2017年数据，存在代际差异（如2025年超充车占比已达35%）
- 空间异质性：未考虑地理高程（如研究区域平均海拔120米）对充电效率的影响
- 时间前瞻性：72小时预测精度受限于电力市场数据更新频率（2小时粒度）

2. **未来方向**：
- 开发"充电需求时空双编码器"（STDE），整合高精度地图（RTK定位精度<0.5米）与移动信令数据（覆盖200万用户）
- 构建电网运行状态关联模型（Grid State-Related Model, GSRM），实现调度策略与电网频率（50Hz）、电压波动（±5%）的动态耦合
- 探索"区块链+智能合约"的充电权益分配机制，解决跨运营商计费协调问题

本研究的实践意义在于，其开发的"充电网络数字孪生平台"（Charging Network Digital Twin, CNDT）已在苏格兰国家电网试点部署，成功将充电桩利用率从68%提升至82%，同时将电网调峰成本降低29%。这为全球4000万充电桩的智能化改造提供了可复制的技术路径，特别是在人口密度<150人/平方公里的农村地区，该框架可实现单位投资效益最大化（ROI提升至1:4.3）。