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申请/专利权人：中国长江电力股份有限公司;三峡电能有限公司
摘要：一种基于深度强化学习的重卡换电站两段式电池充电优化方法，包括以下步骤：S1、收集收集电网和换电站的日常运营数据；S2、利用多项式对各时段到站电池的数量及到站时电池SOE的历史数据进行拟合并预测未来一个优化时段的换电数据；S3、建立两段式有序充电优化模型；S4、利用强化学习对模型进行训练求解。本发明提出一种两段式有序充电策略，根据其充电特性，将充电多段化，动态调整充电时间段，以适应不同的换电需求，从而减少充电成本，提高换电效率，同时提升电池的整体使用效率。
主权项：1.一种基于深度强化学习的重卡换电站两段式电池充电优化方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、收集收集电网和换电站的日常运营数据；S2、利用多项式对各时段到站电池的数量及到站时电池SOE的历史数据进行拟合并预测未来一个优化时段的换电数据；S3、建立两段式有序充电优化模型；S4、利用强化学习对模型进行训练求解。
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百度查询： 中国长江电力股份有限公司 三峡电能有限公司 一种基于深度强化学习的重卡换电站两段式电池充电优化方法
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