公开(公告)号：CN118536726A

公开(公告)日：2024-08-23

申请号：CN202410398469.9

申请日：2024-04-03

申请人： 东北大学

发明人： 邓庆绪 ,  郝淑静 ,  邢文璇

IPC分类号： G06Q10/0631 ,  G06Q10/04 ,  G06Q30/0201 ,  G06Q50/06 ,  G06N3/092 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/045 ,  G06N3/048 ,  G06N7/01 ,  G06F18/214 ,  G06F18/21 ,  B60L53/00

摘要： 本发明的一种基于深度强化学习的新能源汽车充电智能调度方法，包括：对历史行驶数据进行收集与处理；使用CNN‑BiLSTM深度学习模型对当日行驶数据进行训练，预测未来充电需求量、充电行为模式、资源占用情况、用户满意度趋势和价格敏感度；马尔可夫决策过程建模，定义状态空间、动作空间、状态转移概率和奖励函数，通过迭代地应用Q学习来更新策略，目标是最大化长期累计奖励；在每个迭代步骤中，智能体根据当前策略执行动作，观察结果和奖励，并更新其策略以改进未来的决策；将经过训练好的CNN‑BiLSTM深度学习模型应用到实际场景中，实时监测车辆行驶情况和充电需求，并根据当前状态进行实时决策、执行行驶路线规划和充电策略。