检索结果-南通市图书馆

长安大学学报(自然科学版) 2024年第05期 164-176页

作者：刘少博黄颖杰何伟铭武汉理工大学智能交通系统研究中心武汉理工大学水路交通控制全国重点实验室武汉理工大学三亚科教创新园

为优化港口自动导引运输车(agv)充电策略以提升港口清洁能源消纳的效果，提出一种仿真场景下的能源自洽港口agv充电策略强化学习建模与优化方法。通过分析agv运输与充电的调度流程，构建基于仿真的强化学习策略优化框架，将agv的充电决... 详细信息

为优化港口自动导引运输车(agv)充电策略以提升港口清洁能源消纳的效果，提出一种仿真场景下的能源自洽港口agv充电策略强化学习建模与优化方法。通过分析agv运输与充电的调度流程，构建基于仿真的强化学习策略优化框架，将agv的充电决策建模为马尔科夫决策过程(MDP),通过对环境空间、动作空间、奖励函数的设置来描述agv充电决策对于整体运输作业的影响；根据中国某港口布局，构建包含集装箱进出口运输、agv充电等流程的仿真模型，并对水平运输环节中，涉及的agv选取、调度流程及充电规则进行定义，表达出实际运输场景中涉及的能源约束、设备数量约束、物流调度规则约束；分别将2种不同发力特征的新能源曲线作为充能奖励系数，利用深度Q值网络(DQN)算法与仿真模型的交互，实现充电策略的优化，并将优化充电策略与2种不同区间的规则充电策略在不同初始电量场景中进行比较分析。研究结果表明：在4种不同的初始电量情况下，2种优化充电策略的清洁能源消纳率分别保持在74%～94%和69%～72%,而规则充电策略则是在38%～62%和33%～55%;在总能耗上，优化充电策略的清洁能源占比为35%～47%,而规则充电策略则为17%～37%;在能耗成本上，优化充电策略普遍优于规则充电策略；4种策略在4种不同初始电量场景下的仿真时间均为60 000～62 000 s,没有明显差距，说明该方法在提高消纳能力的同时并没有增加整体作业时间，验证了该方法的有效性和经济性。

关键词：交通工程能源自洽港口清洁能源消纳 agv充电策略强化学习仿真场景

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