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申请/专利权人：浙江师范大学
摘要：本发明属于调度系统领域，公开了一种结合深度强化学习技术的基于动态电动汽车运输的低成本电力交付方法及应用，包括：构建基于动态电动汽车运输的电力交付系统，明确各组件功能和运行逻辑；分别从甩负荷和电池衰退两个角度分析系统成本；假设在知晓能源订单和汽车路径的理想情况下，将系统成本构建为完全信息的最优控制问题；结合无模型的深度强化学习方法，将此最优控制问题映射到非完全信息的未知环境中；采用Actor‑Critic网络训练智能体，求解最优策略，实现最小化系统成本的目标；本发明提出了一种新颖且零投资的电力交付解决方案，使得现有的具备运输能力的电动汽车可以巧妙地充当免费载体，并结合深度强化学习方法来解决信息不完全的问题。
主权项：1.一种结合深度强化学习技术的基于动态电动汽车运输的低成本电力交付方法，其特征在于，该方法包括：S1：能源传输不仅通过传统的从发电到用户总线的传输线路进行，还通过电动汽车提供一个灵活的电力传输替代方案；S2：分别从甩负荷和电池衰退两个角度分析系统成本；S3：在知晓能源订单和汽车路径的理想情况下，将系统成本构建为完全信息的最优控制问题；S4：结合无模型的深度强化学习方法，将最优控制问题映射到非完全信息的未知环境中；S5：采用Actor-Critic网络训练智能体，求解最优策略，实现最小化系统成本的目标。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江师范大学 动态电动汽车运输的低成本电力交付方法及系统
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