1、電動汽車未來在智能電網(wǎng)中的作用非常重要，它不僅能減少對石油資源的依賴，并且可以減少汽車尾氣的污染排放，改善環(huán)境，在我們的日常生活中起著重要的作用。但是電動汽車在日常生活中需要進行充電，對充電調(diào)度的合理安排是一個新興的問題，如果不進行合理的充電安排，這部分充電負荷將對電網(wǎng)系統(tǒng)造成嚴(yán)重的影響，為了減少電動汽車對電網(wǎng)系統(tǒng)的影響，同時保證用戶的體驗度，研究合理的充電調(diào)度算法具有重要的意義。
　　本文首先介紹了電動汽車在我國的發(fā)展?fàn)顩r，我國

2、正大力發(fā)展電動汽車，一些大型汽車企業(yè)也都在大力研發(fā)電動汽車。電動汽車的充電設(shè)備主要包括動力蓄電池、充電機、充電樁三種設(shè)備。電動汽車的電池主要分為蓄電池和燃料電池兩大類。電動汽車充電機可以分為直流充電機以及交流充電機，它是一種專為電動汽車的車載電池進行充電的設(shè)備。電動汽車充電樁和加油機一樣，固定在特定場所，可以給各種型號的電動汽車進行充電。
　　電動汽車的充電調(diào)度問題可以看做是一個離散的問題，能夠?qū)⑵浞殖梢粋€個離散的階段，這很符合半

3、馬爾可夫決策過程理論的特性，因此本文基于半馬爾可夫決策過程理論進行建模，然后結(jié)合了一定的前提和假設(shè)，以下列三個方面為目標(biāo):減少充電時電網(wǎng)能量損耗、保證電動汽車充電的充電效率、保證電動汽車充電的公平性，采用神經(jīng)動態(tài)規(guī)劃算法對智能電網(wǎng)中的充電電動汽車進行仿真充電調(diào)度。在神經(jīng)動態(tài)規(guī)劃中，采用基于特征的線性函數(shù)逼近結(jié)構(gòu)來構(gòu)造最優(yōu)差分值函數(shù)的近似函數(shù)，然后引用T(0)時間差分學(xué)習(xí)方法對近似函數(shù)中的待定參數(shù)進行在線調(diào)整。神經(jīng)動態(tài)規(guī)劃是一種重要的機器