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申请/专利权人：东北电力大学
申请日：2024-03-26
公开（公告）日：2024-06-28
公开（公告）号：CN118261372A
主分类号：G06Q10/0631
分类号：G06Q10/0631;B60L53/60;B60L53/66;B60L58/12;G06Q50/06;G06N3/0499;G06N3/092
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.28#公开
摘要：本发明提供于改进DQN的大规模电动汽车充电调度方法、装置和介质，涉及电动汽车充电调度技术领域。方法包含S1、获取第一电网信息。S2、将第一电网信息输入电动汽车选择网络，以获取各个电动汽车进行充电调度的预期收益值。S3、根据预期收益值，选择当前状态下可调度的具有最小Q‑value的电动汽车。S4、将所选的电动汽车的状态向量和当前所有可用充电设备的状态信息构造为第二电网信息。S5、将第二电网信息输入到充电状态选择网络，以获取当前选择的电动汽车进行充电的回报值估计。充电状态选择网络包括依次连接的基于卷积神经网络的特征提取模块、基于噪声的探索模块INEM，以及全连接层FC。S6、根据回报值估计，选择其中估计值最小的充电桩为电动汽车充电。
主权项：1.一种基于改进DQN的大规模电动汽车充电调度方法，其特征在于，包含：获取电动汽车的实时位置信息、剩余行驶里程、预估充电时间，以及当前状态下各个充电设备的位置信息、排队电动汽车数量、被占用总时间和空闲时间，并将其作为第一电网信息；将所述第一电网信息输入电动汽车选择网络，以获取各个电动汽车进行充电调度的预期收益值；其中，所述预期收益值为电动汽车选择网络对应的Q-value；所述电动汽车选择网络包括依次连接的细粒度特征提取模块FFEM、基于噪声的探索模块INEM、Dueling模块，以及全连接层FC；根据所述预期收益值，选择当前状态下可调度的具有最小Q-value的电动汽车；将所选的电动汽车的状态向量和当前所有可用充电设备的状态信息构造为第二电网信息；将第二电网信息输入到充电状态选择网络，以获取当前选择的电动汽车进行充电的回报值估计；其中，所述充电状态选择网络包括依次连接的基于卷积神经网络的特征提取模块、基于噪声的探索模块INEM，以及全连接层FC；根据回报值估计，选择其中估计值最小的充电桩为电动汽车充电。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东北电力大学 基于改进DQN的大规模电动汽车充电调度方法、装置和介质
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