多系统耦合电动公交集群充换电策略研究与优化

# 多系统耦合电动公交集群充换电策略研究与优化
## 理论建模层
### 多系统动态耦合建模
#### 建立交通_电网_充换电站多时空动态耦合模型
#### 开发离散事件_连续时间混合仿真平台
###### 设计仿真场景与参数
###### 实现系统接口与互联
#### 解析车辆调度与电网交互机理
###### 研究交通流量对电网的影响
###### 评估充电站对公交调度的作用
## 预测分析层
### 多系统联合概率预测
#### 构建Copula联合概率预测模型
###### 分析不同变量之间的依赖关系
###### 测试模型的稳健性与适应性
#### 建立气象_路况_电池因果链式模型
###### 量化气象因素对充电需求的影响
###### 评估路况变化对公交运营的影响
#### 设计贝叶斯在线更新机制
###### 实现动态数据获取与更新
###### 优化预测模型的实时响应能力
## 决策优化层
### 动态协同决策优化
#### 构建深度强化学习优化框架
###### 设定状态、动作与奖励函数
###### 训练与测试模型性能
#### 研发多智能体协同决策机制
###### 设计代理间的通信与协作协议
###### 评估决策机制的效率与效果
#### 开发策略迁移学习方法
###### 实现不同场景下策略的快速迁移
###### 优化学习过程中的资源利用
## 技术路线
### 跨尺度建模
#### 跨区域交通与电网的联动分析
#### 多时间尺度的动态调整机制
### 联合预测
#### 结合大数据与机器学习技术
#### 实现多方数据的集成与分析
### 实时优化
#### 构建实时调度系统
#### 设计快速响应的决策框架