公开(公告)号：CN118798682A

公开(公告)日：2024-10-18

申请号：CN202410952647.8

申请日：2024-07-16

申请人： 中国长江电力股份有限公司 ,  三峡电能有限公司

发明人： 韩涛 ,  贺伟 ,  刘仕伟 ,  张豫 ,  崔立超 ,  马作甫 ,  夏建华 ,  王枭

IPC分类号： G06Q10/0637 ,  G06Q50/06 ,  G06N5/04 ,  G06N7/01

摘要： 一种基于非合作博弈的电动重卡换电调度方法，包括以下步骤：S1、由云端系统采集换电预约信息和换电站信息，以全体电动重卡的行驶距离总和为目标函数，建立集中式调度模型，结果作为非合作博弈模型的初始解；S2、以每辆电动重卡为博弈主体，以其换电价格、行驶距离和排队时间为目标函数，建立非合作博弈模型；S3、建立基于Jacobi最优响应方法的非合作博弈求解框架。S4、基于历史数据设计并训练深度神经网络，结合分支‑切割法求解每次迭代中各电动重卡的最优策略。本发明所要解决的技术问题是提供一种基于非合作博弈的电动重卡换电调度方法，通过Jacobi最优响应算法进行重卡间最优策略的迭代以达到纳什均衡，并利用深度神经网络结合分支‑切割法来加速每次迭代中各电动重卡的最优策略的求解，以实现换电过程的高效运行，减少司机换电等待时间。

公开(公告)号：CN118651116A

公开(公告)日：2024-09-17

申请号：CN202410952654.8

申请日：2024-07-16

申请人： 中国长江电力股份有限公司 ,  三峡电能有限公司

发明人： 张豫 ,  银立新 ,  刘仕伟 ,  贺伟 ,  马作甫 ,  夏建华 ,  崔立超 ,  阮宇

IPC分类号： B60L53/80 ,  B60L53/30 ,  B60L53/60 ,  B60L53/64 ,  B60L53/62 ,  G06N3/092

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。