文章解读与仿真程序复现思路——EI\CSCD\北大核心《用户综合满意度驱动的多智能体图强化学习电动汽车充电引导策略》-优快云博客

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这篇文章的核心内容是关于一种基于用户综合满意度的多智能体图强化学习电动汽车充电引导策略。以下是文章的主要内容和结构：

背景知识

电动汽车充电问题：随着电动汽车数量的增加，充电过程中存在的问题如寻桩难、排队时间长、充电费用高和里程焦虑等，成为制约电动汽车发展的重要因素。
现有研究的局限性：以往的研究多以电动汽车用户完全理性为前提，较少考虑用户的里程焦虑和心理偏好；且在大规模电动汽车参与充电调度时，模型参数量繁冗庞大，计算效率低。

研究方法

用户综合满意度模型：构建了一个综合用户满意度模型，考虑了电动汽车用户的充电总时间成本、经济成本和里程焦虑。模型通过量化这些指标来提升用户的综合满意度。
多智能体图强化学习模型：提出了一种多智能体图强化学习优化模型，基于图神经网络算法，从全局角度协同规划所有电动汽车的充电路径。模型设计中采用独立模块处理用户隐私信息，以保护用户隐私。
优化算法：使用二阶锥优化算法求解配电网最优潮流优化节点边际电价，并将其作为充电站的实时电价，以优化用户的充电成本。

实验与结果

仿真环境：在改进的IEEE33节点配电网和25节点路网构成的电力-交通耦合网络中进行仿真验证。
结果分析：
- 用户侧：与基于随机最小化后悔理论、多属性决策和最短路径法的充电策略相比，所提出的充电引导模型能够有效考虑用户偏好，减少电动汽车用户的时间成本、经济成本和里程焦虑值，提升充电站服务率。
- 交通侧：能够有效减少道路拥挤程度，促进充电站均衡运营。
- 电网侧：保持电网的稳定性，满足电压稳定性的要求。
模型优势：模型具有良好的扩展性，能够在大规模电动汽车参与充电调度的场景下有效运行，避免了维度灾害问题。

关键结论

综合满意度提升：通过综合考虑用户的时间成本、经济成本和里程焦虑，显著提升了用户的综合满意度。
优化效果显著：在用户侧、交通侧和电网侧均表现出良好的优化效果，能够有效平衡电动汽车用户的充电需求和电网的稳定性。
模型的扩展性：模型设计考虑了大规模电动汽车参与充电调度的场景，具有良好的扩展性和适应性。

以下是使用Python语言复现该仿真算例的思路及代码：

import numpy as np
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.optimize import minimize

# 设置随机种子以确保结果可复现
np.random.seed(42)
torch.manual_seed(42)

# 仿真参数设置
num_episodes = 100  # 训练回合数
num_steps = 120  # 每个回合的步数
num_evs = 100  # 电动汽车数量
num_charging_stations = 4  # 充电站数量
charging_station_capacities = [25, 36, 39, 28]  # 充电站充电桩数量
charging_power = 120  # 充电功率（kW）
battery_capacity = 50  # 电动汽车电池容量（kWh）
charging_threshold = 0.2  # 充电阈值（电池容量的百分比）
time_step = 3  # 时间步长（分钟）
grid_nodes = 33  # 配电网节点数
wind_power_nodes = [15, 27]  # 风力发电机接入节点
traditional_generator_nodes = [4, 22]  # 传统发电机接入节点
generator_cost_coefficients = [0.0377, 11.7769]  # 发电机费用相关系数
grid_voltage = 120  # 配电网电压（V）
grid_load = np.random.uniform(0.5, 1.5, grid_nodes)  # 配电网基础负荷
ev_speed = 60  # 电动汽车平均速度（km/h）
ev_consumption = 0.23  # 单位里程耗电量（kWh/km）
ev_charging_efficiency = 0.9  # 充电效率

# 初始化电动汽车状态
ev_states = {
    'location': np.random.randint(0, grid_nodes, num_evs),  # 电动汽车初始位置
    'battery': np.random.uniform(0.5, 1, num_evs) * battery_capacity,  # 电动汽车初始电池电量
    'charging': np.zeros(num_evs, dtype=bool)  # 电动汽车是否正在充电
}

# 初始化充电站状态
charging_station_states = {
    'charging_vehicles': np.zeros(num_charging_stations, dtype=int),  # 充电站正在充电的车辆数量
    'queued_vehicles': np.zeros(num_charging_stations, dtype=int),  # 充电站排队等待充电的车辆数量
    'charging_price': np.zeros(num_charging_stations)  # 充电站充电价格
}

# 二阶锥优化求解节点边际电价
def optimize_node_marginal_price(grid_load, wind_power, traditional_generator_power, generator_cost_coefficients):
    def objective(x):
        return np.sum(generator_cost_coefficients[0] * x**2 + generator_cost_coefficients[1] * x)
    
    constraints = [
        {'type': 'eq', 'fun': lambda x: np.sum(x) + np.sum(wind_power) - np.sum(grid_load)}
    ]
    
    bounds = [(0, None) for _ in range(len(traditional_generator_power))]
    
    result = minimize(objective, traditional_generator_power, method='SLSQP', bounds=bounds, constraints=constraints)
    
    return result.x

# 多智能体图强化学习模型
class MultiAgentGraphReinforcementLearning(nn.Module):
    def __init__(self, num_nodes, num_features, num_actions):
        super(MultiAgentGraphReinforcementLearning, self).__init__()
        self.gcn = nn.Sequential(
            nn.Linear(num_features, 64),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(64, 64)
        )
        self.gat = nn.Sequential(
            nn.Linear(num_features, 64),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(64, 64)
        )
        self.q_network = nn.Sequential(
            nn.Linear(64, 128),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(128, num_actions)
        )
    
    def forward(self, x):
        gcn_output = self.gcn(x)
        gat_output = self.gat(x)
        q_values = self.q_network(gcn_output + gat_output)
        return q_values

# 训练多智能体图强化学习模型
def train_model(model, ev_states, charging_station_states, num_episodes, num_steps):
    optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
    criterion = nn.MSELoss()
    
    for episode in range(num_episodes):
        for step in range(num_steps):
            # 获取当前状态
            ev_locations = torch.tensor(ev_states['location'], dtype=torch.long)
            ev_battery = torch.tensor(ev_states['battery'], dtype=torch.float)
            charging_station_charging_vehicles = torch.tensor(charging_station_states['charging_vehicles'], dtype=torch.float)
            charging_station_queued_vehicles = torch.tensor(charging_station_states['queued_vehicles'], dtype=torch.float)
            charging_station_charging_price = torch.tensor(charging_station_states['charging_price'], dtype=torch.float)
            
            # 生成输入特征
            features = torch.cat((ev_battery.unsqueeze(1), charging_station_charging_vehicles.unsqueeze(1),
                                  charging_station_queued_vehicles.unsqueeze(1), charging_station_charging_price.unsqueeze(1)), dim=1)
            
            # 选择动作
            q_values = model(features)
            actions = torch.argmax(q_values, dim=1)
            
            # 执行动作并更新状态
            for i, action in enumerate(actions):
                if action == num_charging_stations:  # 继续行驶
                    ev_states['location'][i] = (ev_states['location'][i] + 1) % grid_nodes
                    ev_states['battery'][i] -= ev_consumption * time_step / 60
                else:  # 前往充电站
                    if charging_station_states['charging_vehicles'][action] < charging_station_capacities[action]:
                        charging_station_states['charging_vehicles'][action] += 1
                        ev_states['charging'][i] = True
                    else:
                        charging_station_states['queued_vehicles'][action] += 1
            
            # 计算奖励
            rewards = torch.zeros(num_evs)
            for i in range(num_evs):
                if ev_states['charging'][i]:
                    rewards[i] = 1  # 充电成功奖励
                else:
                    rewards[i] = -0.1  # 行驶惩罚
            
            # 更新模型
            optimizer.zero_grad()
            loss = criterion(q_values, rewards.unsqueeze(1))
            loss.backward()
            optimizer.step()
            
            # 更新充电站状态
            for i in range(num_charging_stations):
                charging_station_states['charging_vehicles'][i] -= 1
                if charging_station_states['queued_vehicles'][i] > 0:
                    charging_station_states['charging_vehicles'][i] += 1
                    charging_station_states['queued_vehicles'][i] -= 1
            
            # 更新电动汽车电池电量
            ev_states['battery'][ev_states['charging']] += charging_power * time_step / 60 * ev_charging_efficiency
            
            # 优化节点边际电价
            wind_power = np.random.uniform(0, 1, len(wind_power_nodes))
            traditional_generator_power = np.random.uniform(0, 1, len(traditional_generator_nodes))
            node_marginal_price = optimize_node_marginal_price(grid_load, wind_power, traditional_generator_power, generator_cost_coefficients)
            charging_station_states['charging_price'] = node_marginal_price

# 创建多智能体图强化学习模型
model = MultiAgentGraphReinforcementLearning(grid_nodes, 4, num_charging_stations + 1)

# 训练模型
train_model(model, ev_states, charging_station_states, num_episodes, num_steps)

# 绘制结果
plt.plot(ev_states['battery'])
plt.xlabel('时间步')
plt.ylabel('电池电量')
plt.title('电动汽车电池电量变化')
plt.show()