随着新能源车队的规模化应用，充电调度效率成为制约运营成本的关键因素。传统基于规则的调度方法难以应对动态变化的充电需求。本文提出一种基于深度强化学习（DRL）的智能调度框架，通过构建马尔可夫决策过程（MDP）模型，将充电任务分配、路径规划与电网负荷均衡统一建模为序列决策问题。

模型采用改进的PPO算法作为核心架构，其优势在于：1）通过策略裁剪机制保证训练稳定性；2）设计复合奖励函数，综合考量充电完成率（权重0.4）、电网负荷方差（权重0.3）和车辆等待时间（权重0.3）；3）引入注意力机制处理异构车队特征。实验数据表明，在包含200辆新能源车的测试场景中，相比遗传算法方案，DRL模型将平均充电延误降低37.2%，电网峰值负荷减少28.6%。

关键技术实现包含三个层面：首先建立精确的状态空间表征，集成实时充电需求、电网状态及车辆位置信息；其次设计动态动作空间，支持可变规模的充电站选择；最后开发分布式训练框架，利用多智能体协同学习加速收敛。实际部署时需特别注意：1）状态观测噪声的卡尔曼滤波处理；2）通过课程学习逐步提升任务复杂度；3）建立安全约束模块防止过载决策。

该模型已在国内某物流车队试点应用，结果显示日均充电成本下降19.8%，验证了算法在复杂现实环境中的适应性。未来研究将探索多目标优化框架与数字孪生技术的深度融合，进一步提升系统响应速度与调度精度。