摘要：随着用电信息采集系统的广泛推广,数据驱动的机器学习方法在电力系统优化运行领域的应用已引起广泛关注。该文基于电网在线运行状态数据采集,采用竞争深度 Q 网络(dueling deep Q network,DDQN)结构的深度增强学习方法开展电动汽车充电控制优化。首先选取观测状态与执行动作,定义状态动作估值函数,其次针对动作和状态维度上的绝对数值相差过大的问题,采用 DDQN 的 Q 函数,引入ε-greedy 策略、记忆存储单元以及批量梯度下降法进行神经网络的分层学习,然后基于 DDQN 训练后的神经网络,开展电动汽车充电控制的深度增强学习优化。最后,结合IEEE33 节点扩展算例说明所提电动汽车充电控制优化方法在满足各类用户出行的充电需求条件下,实现合理消纳可再生能源发电。