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龙图腾网恭喜成都大学;国网安徽省电力有限公司电力科学研究院申请的专利基于深度强化学习的电力数据调度方法、系统和设备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：CN119623981B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04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：202411700879.0，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权基于深度强化学习的电力数据调度方法、系统和设备是由李新民;王鑫;张徐浩;贾玲普设计研发完成，并于2024-11-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度强化学习的电力数据调度方法、系统和设备在说明书摘要公布了：本发明属于车辆充电技术领域，具体涉及一种基于深度强化学习的电力数据调度方法、系统和设备。该方法包括如下步骤：S1：建立一个表征充电站充放电调度优化问题的数学模型。S2：将数学问题建模为马尔可夫决策过程，并基于DQN算法模型构建一个调度优化网络。S3：根据充电站的运行数据对调度优化网络进行训练，使得其在不断的决策和学习中自适应的获得较好的控制策略，以最大化充电站的经济效益和用户的服务满意度。S4：充电站的控制中心获取当前车辆的需求信息，然后利用完成训练的调度优化网络生成满足当前用户需求的最佳充放电方案。本发明解决了现有采用V2G技术的充放电调度方案难以有效平衡客户需求和充电站效益的问题。

本发明授权基于深度强化学习的电力数据调度方法、系统和设备在权利要求书中公布了：1.一种基于深度强化学习的电力数据调度方法，其特征在于，其包括： S1：建立一个表征充电站充放电调度优化问题的数学模型； S2：将充放电调度优化问题建模为马尔可夫决策过程，并基于DQN算法模型构建一个用于求解所述数学模型的调度优化网络；在所述调度优化网络中，定义： 1充电站的控制中心在t时刻的动作at包括充电价格、放电价格，以及各个充电桩的充电功率、放电功率； 2充电站的控制中心在t时刻的状态st包括充电站的全局状态信息以及充电桩的用户状态信息二者满足： 其中，和分别表示第m个充电桩在t时刻的充电功率和放电功率；和分别表示充电站在t时刻的充电价格和放电价格；m∈M；表示第i个用户的期望SOC信息；表示第i个用户的期望离站时间；表示i个用户的能量需求，i∈N； 3充电站的控制中心在t时刻的奖励rt满足下式： 上式中，表示充电站的经济效益；表示第i个用户的服务满意度；α和β分别是和的权重；表示在t时刻充电站从配电网的购电功率；表示电力市场的实时电价；表示第i个用户的进站时刻；表示第i个用户的车辆的最短充电时间； S3：根据充电站的运行数据对所述调度优化网络进行训练，使得其在不断的决策和学习中自适应的获得相应的控制策略，以最大化充电站的经济效益和用户的服务满意度； S4：任意车辆到达充电站并提出充电需求时，充电站的控制中心获取当前车辆的需求信息，包括：进站时刻、预期出站时间、车辆到达时的荷电状态，以及离开时的预期荷电状态，然后利用完成训练的所述调度优化网络生成满足当前用户需求的最佳充放电方案。

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