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龙图腾网获悉广东鉴面智能科技有限公司申请的专利基于人工智能的电动汽车双向充电电网负荷智能调度方法、系统、设备、及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119362549B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411899892.3，技术领域涉及：H02J3/32；该发明授权基于人工智能的电动汽车双向充电电网负荷智能调度方法、系统、设备、及存储介质是由黄韬;陈大为设计研发完成，并于2024-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的电动汽车双向充电电网负荷智能调度方法、系统、设备、及存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于人工智能的电动汽车双向充电电网负荷智能调度方法、系统、设备、及存储介质，所述方法包括定期采集预设用电区域的预设时间段内的电网负荷数据，所述电网负荷数据包括第一负荷数据、电动汽车充电需求数据、用户行为数据、天气数据；对所述电网负荷数据进行数据清洗、特征提取、以及进行数据融合生成融合数据组；第一算法模型对所述融合数据组进行处理得到电网的负荷预测数据；根据电网负荷预测数据，并基于DQN算法，动态生成充放电策略；根据所述充放电策略调度电网电能补给于电动车电池，或调度电动车电池电能补给于电网。该方法能够基于负荷预测和优化调度模型，控制电动汽车充放电，平衡电网负荷波动，提高电力资源利用率。

本发明授权基于人工智能的电动汽车双向充电电网负荷智能调度方法、系统、设备、及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的电动汽车双向充电电网负荷智能调度方法，其特征在于，包括： 定期采集预设用电区域的预设时间段内的电网负荷数据，所述电网负荷数据包括第一负荷数据、电动汽车充电需求数据、用户行为数据、天气数据； 对所述电网负荷数据进行数据清洗、特征提取、以及进行数据融合生成融合数据组； 第一算法模型对所述融合数据组进行处理得到电网的负荷预测数据； 根据电网负荷预测数据，并基于DQN算法，动态生成充放电策略； 根据所述充放电策略调度电网电能补给于电动车电池，或调度电动车电池电能补给于电网； 所述根据电网负荷预测数据，并基于DQN算法，动态生成充放电策略包括： 将当前电价、电池剩余电量、电动汽车接入数量与分布、不同区域的电网承载能力等信息构建环境模型，状态向量S表示为: S＝[Lt，Lt+1，…，Lt+n，Pt，Er1，Er2，…，Erm，Nev，Ca1，…，Cak] Lt表示当前电网负荷，Lt+i表示未来i个时段的预测负荷，其中i的值为1至n中的任意一个，Pt表示当前电价，Erj表示第j辆电动汽车的剩余电量，其中j的值为1至m中的任意一个，Nev表示接入电网的电动汽车总数，Cah表示第h个区域的电网容量相关指标，其中h的值为1至k中的任意一个； 定义离散动作集合A，动作集合A包括快输充电、慢速充电、暂停充电、电池放电回馈电网中的至少一种动作，将状态向量S输入神经网络，输出每个动作的选择概率分布πa|s，π概率分布，a代表动作action，s代表状态state； 根据电网峰谷差调节奖励因子、充放电策略经济效益奖励因子、电动汽车出行需求保障奖励因子以及每个动作对应得到综合奖励函数； 实施更新状态向量S，并将其输入训练成熟的DQN算法模型，依网络输出动作选择概率分布πa|s及ε-greedy策略抉择动作a，调控电动汽车充放电行为。

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