基于深度强化学习的电动汽车充电站充电功率分配方法（需要二次变更）

本发明公开了一种基于深度强化学习的电动汽车充电站充电功率分配方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、根据充电站的位置、电动汽车的初始电量和位置，为用户筛选出合适的充电站，从而得到电动汽车的充电站候选解集合；步骤2、根据空间负载均衡选择将电动汽车分配到负载最低的充电站，并结合电动汽车到达充电站的时间给出最优充电站；步骤3、根据到达充电站内的电动汽车的信息，将电动汽车充电资源分配问题转化为马尔可夫过程问题；步骤4、利用深度强化学习算法迭代求解马尔可夫过程问题，从而最终的动作值作为最终的功率分配方式。该方法可以有效的减少用户的充电成本和配电网的负载差距，有利于多配电网之间的负载均衡。

《基于深度强化学习的电动汽车充电站充电功率分配方法（需要二次变更）》是一发明专利，专利号为 2024118367273，当前法律状态为已下证，由杭州电子科技大学提出申请，发明人为夏永祥;程中懿;张家琪，申请日期为2024-12-13，公开（公告）日期为2025-10-17，国际专利分类号（IPC）为 G06Q 10/0631 (2023.01)，所属技术领域包括：深度强化学习电动汽车充电站充电功率分配方法、人工智能电动汽车充电站充电功率分配方法、人工智能新能源汽车充电桩功率分配优化方法、人工智能电动汽车充电优化方法、人工智能电动汽车充电桩功率分配方法、充电站充电桩功率分配方法。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明公开了一种基于深度强化学习的电动汽车充电站充电功率分配方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、根据充电站的位置、电动汽车的初始电量和位置，为用户筛选出合适的充电站，从而得到电动汽车的充电站候选解集合；步骤2、根据空间负载均衡选择将电动汽车分配到负载最低的充电站，并结合电动汽车到达充电站的时间给出最优充电站；步骤3、根据到达充电站内的电动汽车的信息，将电动汽车充电资源分配问题转化为马尔可夫过程问题；步骤4、利用深度强化学习算法迭代求解马尔可夫过程问题，从而最终的动作值作为最终的功率分配方式。该方法可以有效的减少用户的充电成本和配电网的负载差距，有利于多配电网之间的负载均衡。

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