基于图神经网络强化学习的电动汽车充电引导优化方法
实质审查的生效
摘要
本发明提供了一种基于图神经网络强化学习的电动汽车充电引导优化方法，包括如下步骤：步骤S1：电力‑交通融合网协同优化模型初始化；步骤S2：更新电动汽车充电负荷；步骤S3：根据epsilon‑Greedy算法和图神经网络强化学习算法生成ai,t；步骤S4：执行充电引导行为策略ai,t；步骤S5：计算图神经网络强化学习算法的奖励函数；步骤S6：部分观测马尔科夫决策过程的状态xi,t更新；步骤S7：将当前步的信息(xi,t,ai,t,ri,t,xi,t)存储于记忆单元D中；步骤S8：判断是否达到预定的时间Tend；若否，则执行(2)~(7)；若是，则输出图神经网络强化学习算法参数和相应输出结果。应用本技术方案可实现有效地降低电动汽车充电总成本，实现电动汽车的有序充电以及电力系统协同优化调度。
基本信息
专利标题 ：
基于图神经网络强化学习的电动汽车充电引导优化方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114444802A
申请号 ：
CN202210109887.2
公开（公告）日 ：
2022-05-06
申请日 ：
2022-01-29
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
江昌旭卢玥君林铮邵振国
申请人 ：
福州大学
申请人地址 ：
福建省福州市闽侯县福州大学城乌龙江北大道2号福州大学
代理机构 ：
福州元创专利商标代理有限公司
代理人 ：
蔡学俊
优先权 ：
CN202210109887.2
主分类号 ：
G06Q10/04
IPC分类号 ：
G06Q10/04 G06Q30/02 G06Q50/06 G06N3/04
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06Q
专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10/00
行政；管理
G06Q10/04
预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
法律状态
2022-05-24 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06Q 10/04
申请日 : 20220129
申请日 : 20220129
2022-05-06 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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