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龙图腾网获悉西南大学申请的专利基于分布式近端梯度算法的充电策略规划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：CN116090731B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202211437941.2，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权基于分布式近端梯度算法的充电策略规划方法是由李华青;李哲;冉亮;范旅铭;郑李逢;李骏;李松洋;夏大文;吕庆国;王政;石亚伟;李传东;王慧维;张伟;陈孟钢;冯丽萍;董滔;纪良浩设计研发完成，并于2022-11-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于分布式近端梯度算法的充电策略规划方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于分布式近端梯度算法的充电策略规划方法，通过将电动汽车充电策略规划问题抽象为基于无向连通图上的广义纳什均衡GNE问题，结合每个智能体电动汽车的目标函数和其约束条件构建广义纳什均衡问题的优化问题，结合拉格朗日乘子法，将优化问题转换为对偶问题，得到对偶问题的KKT条件，通过KKT条件与变分问题建立联系，通过求解变分问题来求解原优化问题。采用基于边的通信模型，采用异构步长以避免保守性，优化问题能够更快、更精确的收敛，能够解决电动汽车充电策略规划问题。

本发明授权基于分布式近端梯度算法的充电策略规划方法在权利要求书中公布了：1.一种基于分布式近端梯度算法的充电策略规划方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、将所述充电策略规划的问题方法抽象为基于无向连通图的广义纳什均衡问题，将每个智能体的目标函数和其约束条件构建为广义纳什均衡问题的优化问题，包括： 设在时间段有辆电动汽车来到充电站充电，Pi，t为智能体在t时刻的充电功率，EVCS的总可用功率为，则需要满足： ， 电动汽车电池功率模型为: ， 其中Ei，t是在t时刻智能体的电池电量，Δt是时间步长，χc是充电效率，Ci是电池的最大容量，每个电动车在a时刻以电量到达充电站，在b时刻以电量离开充电站，因此智能体的需求电量表示为： ， 另外，充电时还应保持以下条件： Ei，a≤Ei，t≤Ei，d， 将每辆电动汽车作为GNE模型中的智能体，在上述约束条件下，每辆电动汽车决定自己的充电策略，使其成本函数最小： ， 其中βt是t时刻的电价，αt是t时刻的电价影响因子，对于某一特定车辆智能体，和是该车辆的充电功率的上下界； S2、结合拉格朗日乘子法，将所述优化问题转换为其对偶问题，得到对偶问题的KKT条件，包括： 将所述每个智能体的目标函数和约束条件进一步表述为： 1 集合是非空闭凸集，存在使得； 此外，对于给定的，目标函数在处是凸且连续可微的； 得到所述对偶问题的KKT条件为： 对于每个智能体，当且仅当存在乘子使得所述对偶问题的KKT条件成立，那么对于给定的，是所述智能体目标函数的最优解； S3、通过所述KKT条件与变分问题建立联系，通过求解变分问题来求解原所述优化问题； S4、基于所述KKT条件分别在每个智能体能够知道其他所有智能体的决策信息的完全信息情况或每个智能体都不能知道其他智能体的决策信息的部分信息情况下设计分布式原对偶近端梯度算法，以此得到所述优化问题的最优解。

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