电动公交集群充换电策略的动态协同调控研究
该思维导图展示了针对多系统耦合下电动公交集群充换电策略的动态协同调控研究框架。内容涵盖了理论建模、预测分析和决策优化三个层次。其中包括多系统动态耦合模型的建立、联合概率预测模型的构建,以及动态协同决策的优化。此外,跨层次的协同与优化机制强调了跨尺度建模、联合预测和实时优化的紧密结合,以提升电动公交的运行效率和充换电服务水平。
源码
# 电动公交集群充换电策略的动态协同调控研究
## 理论建模层
### 多系统动态耦合建模
#### 交通_电网_充换电站耦合模型
##### 建立多时空动态耦合机制
##### 耦合模型应用于实际场景
#### 仿真平台开发
##### 离散事件仿真
##### 连续时间仿真
##### 混合仿真技术
#### 车辆调度与电网互动
##### 调度策略分析
##### 电网影响因素研究
## 预测分析层
### 多系统联合概率预测
#### Copula联合概率模型构建
##### Copula函数的选择与依据
##### 多变量时序数据分析
#### 气象_路况_电池因果链
##### 因果链分析方法
##### 各因果因素影响评估
#### 贝叶斯在线更新机制
##### 在线学习方法概述
##### 模型参数动态调整策略
## 决策优化层
### 动态协同决策优化
#### 深度强化学习框架
##### 学习目标设定
##### 策略优化算法
#### 多智能体协同决策
##### 智能体角色与任务分配
##### 协同机制构建
#### 策略迁移学习
##### 迁移学习原理
##### 不同场景策略适应性
## 跨层次协同与优化
### 跨尺度建模
#### 空间尺度与时间尺度关系
#### 多层次模型融合策略
### 联合预测
#### 不同系统数据的整合
#### 联合预测的有效性评估
### 实时优化
#### 实时数据处理与分析
#### 优化算法实现与测试
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