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龙图腾网获悉深圳市大数据研究院申请的专利基于深度强化学习的充电调度方法、装置、设备及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：CN118735722B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202410720423.4，技术领域涉及：G06Q50/06；该发明授权基于深度强化学习的充电调度方法、装置、设备及介质是由张莲民;邓茗;丁溢;张慧娟;郭永鸿;潘凯;张海伦设计研发完成，并于2024-06-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度强化学习的充电调度方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请实施例提供了一种基于深度强化学习的充电调度方法、装置、设备及介质，属于人工智能技术领域。该方法包括：获取充电需求信息和设备资源信息；当待选车辆未选完时，从多个待选充电设备中选定目标充电设备，并确定目标充电设备对应的目标充电动作，其中，目标充电动作包括向内充电和向外充电中的一种；若目标充电动作为向外充电，从剩余的多个待选车辆中，基于当前的充电需求信息和设备资源信息为目标充电设备选定对应的目标车辆，并更新对应的设备资源信息和充电需求信息；直至所有待选车辆选完时，基于每一目标充电设备下的多个目标充电动作的选定顺序生成对应的目标充电序列。本申请能够提高对智能充电机器人的充电调度效率。

本发明授权基于深度强化学习的充电调度方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于深度强化学习的充电调度方法，其特征在于，包括： 获取目标区域内多个待选车辆的充电需求信息，以及多个待选充电设备的设备资源信息； 将所述充电需求信息和所述设备资源信息输入预先训练好的深度强化学习模型中，当所述待选车辆未选完时，从多个所述待选充电设备中选定目标充电设备，并确定所述目标充电设备对应的目标充电动作，其中，所述目标充电动作包括向内充电和向外充电中的一种，所述向内充电表示向所述目标充电设备的内部输入电能，所述向外充电表示由所述目标充电设备向外释放电能； 若所述目标充电动作为所述向外充电，从剩余的多个所述待选车辆中，基于当前的所述充电需求信息和所述设备资源信息为所述目标充电设备选定对应的目标车辆，并更新对应的所述设备资源信息和所述充电需求信息； 直至所有所述待选车辆选完时，基于每一所述目标充电设备下的多个所述目标充电动作的选定顺序，生成对应的目标充电序列； 基于各所述目标充电序列，调度对应的所述目标充电设备按所述选定顺序执行所述目标充电动作，以完成对所述目标车辆的充电； 所述设备资源信息包括当前余电值、当前累计工作时间和当前充电序列，其中，所述当前充电序列是所述目标充电序列的一个子集； 所述从多个所述待选充电设备中选定目标充电设备，包括： 根据预设的第一解码器参数，对所有所述当前余电值和所述当前累计工作时间进行线性变换和激活处理，得到设备状态特征； 根据各所述待选充电设备对应的当前充电序列生成高维映射序列，根据预设的第二解码器参数，对所有所述高维映射序列进行线性变换和激活处理，得到序列状态特征； 对所述设备状态特征和所述序列状态特征拼接后的结果进行线性变换和激活处理，得到所述待选充电设备对应的设备选择概率值，根据所述设备选择概率值从多个所述待选充电设备中选定目标充电设备。

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