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龙图腾网获悉北京科技大学申请的专利基于强化学习的电动汽车集群充放电可扩展优化控制方法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：CN120792569B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202510846484.X，技术领域涉及：B60L53/60；该发明授权基于强化学习的电动汽车集群充放电可扩展优化控制方法是由王喻;陈迪;刘志杰;付强设计研发完成，并于2025-06-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于强化学习的电动汽车集群充放电可扩展优化控制方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于强化学习的电动汽车集群充放电可扩展优化控制方法及装置，涉及电动汽车充放电优化控制技术领域。该方法包括：基于马尔科夫链模拟方法模拟电动汽车能量需求，并构建电动汽车的状态变量，计算充电松弛度和放电松弛度；对集群中所有电动汽车的状态变量进行状态降维计算，得到电动汽车聚合商的聚合状态向量；深度强化学习智能体根据聚合状态向量生成初步控制动作向量；结合动态功率边界对初步控制动作向量进行超限动作过滤，得到电动汽车聚合商的安全控制动作向量；对安全控制动作向量进行动作分解，获得电动汽车的执行动作向量。采用本发明提高了电动汽车集群充放电优化控制系统对实际用户需求的适应性和响应准确性。

本发明授权基于强化学习的电动汽车集群充放电可扩展优化控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于强化学习的电动汽车集群充放电可扩展优化控制方法，其特征在于，所述方法包括： S1、基于马尔科夫链模拟方法，对电动汽车的不确定性出行以及能量需求进行模拟，获得电动汽车的停车需求以及电池信息； S2、基于停车需求以及电池信息，计算电动汽车的充放电优先级和基准充电功率，构建电动汽车状态变量，并计算充电松弛度和放电松弛度； S3、获取电价信号；对集群中所有电动汽车的状态变量进行状态降维计算，获得电动汽车聚合商的聚合状态向量，并计算集群的动态功率边界； S4、基于线性退火的𝜀-贪婪策略，深度强化学习智能体根据电动汽车聚合商的聚合状态向量进行充放电控制动作选择，获得初步控制动作向量； S5、基于动态功率边界，对初步控制动作向量进行超限动作过滤，获得安全控制动作向量，并对深度强化学习智能体的超限动作决策施加惩罚； S6、基于动态功率边界和电动汽车的充放电优先级和松弛度，根据安全控制动作向量进行电动汽车充放电任务动作分解，获得电动汽车执行动作向量； S7、根据电动汽车执行动作向量，分布式智能充电桩进行充放电控制动作。

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