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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利面向交通电气化耦合系统的电动汽车双层决策引导方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118395829B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410264436.5，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权面向交通电气化耦合系统的电动汽车双层决策引导方法是由邢强;高辉;曹晓东;刘建;陈良亮;陈璐;张国立设计研发完成，并于2024-03-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向交通电气化耦合系统的电动汽车双层决策引导方法在说明书摘要公布了：本发明公开了面向交通电气化耦合系统的电动汽车双层决策引导方法，包括如下步骤：获取电动汽车的环境数据；将环境数据输入至训练好的用于求解电动汽车充电站推荐与路线导航的双层FMDP模型中，得到电动汽车的决策引导结果；通过基于DQN架构的改进Rainbow算法，对双层FMDP模型进行训练求解，得到训练好的双层FMDP模型；所述基于DQN架构的改进Rainbow算法包括DoubleDQN机制、DuelingDQN机制、优先回放缓存机制、学习率衰减策略以及辍学层技术。基于DQN架构的改进Rainbow算法提高了双层FMDP模型的学习能力、决策性能以及泛化能力，通过训练好的双层FMDP模型实现电动汽车双层决策引导，以实现用户充电成本降低的同时确保电网的稳定运行。

本发明授权面向交通电气化耦合系统的电动汽车双层决策引导方法在权利要求书中公布了：1.面向交通电气化耦合系统的电动汽车双层决策引导方法，其特征是，包括如下步骤： 获取电动汽车的环境数据； 将所述环境数据输入至训练好的用于求解电动汽车充电站推荐与路线导航的双层FMDP模型中，得到电动汽车的决策引导结果； 其中，所述双层FMDP模型是通过预构建的电动汽车与交通电气化耦合系统的多目标的优化模型进行解耦得到的，所述优化模型的目标函数是以降低电动汽车用户的综合成本以及减小电网电压的偏差为目标，所述优化模型的约束条件包括电动汽车约束、配网潮流约束和运行安全约束； 通过基于DQN架构的改进Rainbow算法，对所述双层FMDP模型进行训练求解，得到训练好的双层FMDP模型；所述基于DQN架构的改进Rainbow算法包括DoubleDQN机制、DuelingDQN机制、优先回放缓存机制、学习率衰减策略以及辍学层技术； 所述双层FMDP模型包括上层智能体和下层智能体，所述上层智能体用于耦合网络环境与最优充电站之间的映射，所述下层智能体用于耦合网络环境与最佳行驶路径之间的映射； 所述双层FMDP模型的训练步骤如下： 初始化双层FMDP模型的网络参数； 通过基于DQN架构的改进Rainbow算法，对初始化的双层FMDP模型进行迭代训练，直至达到预设的迭代终止条件，得到训练好的双层FMDP模型，其中，每一次训练回合包括如下步骤： 初始化训练环境，所述训练环境中包括电动汽车数据、充电站数据、配电网数据和交通路网数据； 根据所述训练环境，针对每一个电动汽车用户，采用DoubleDQN机制、DuelingDQN机制和优先回放缓存机制分别进行下层智能体和上层智能体的网络参数更新； 针对最后一个电动汽车用户完成网络参数更新后，采用学习率衰减策略分别更新上层智能体和下层智能体的学习率； 在每一次训练回合中，采用辍学层技术，基于预设的变量概率，针对上层智能体和下层智能体自适应选择和丢弃网络神经元。

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