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龙图腾网获悉湖南工商大学申请的专利一种电动汽车充电站的动态定价与调度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：CN121526676B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202610058463.6，技术领域涉及：G06Q30/0201；该发明授权一种电动汽车充电站的动态定价与调度方法是由徐雪松;田吉晟;郭美瑶;周华瑾;施光泽;张军号设计研发完成，并于2026-01-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种电动汽车充电站的动态定价与调度方法在说明书摘要公布了：本申请涉及一种电动汽车充电站的动态定价与调度方法，包括：实时获取电动汽车充电站的全局状态，基于所述全局状态构建全局马尔可夫决策过程，并基于SAC重构算法求解出实时最优的三档充电价格；用户在实时最优的三档充电价格中选择出目标档位以及目标电量状态；实时获取电动汽车充电站中各充电桩的局部状态；基于各充电桩的局部状态构建动态图与局部马尔可夫决策过程，并基于图注意力网络与多充电桩深度强化学习算法求解出各充电桩的充电功率；对于用户选定的充电桩，根据所选充电桩对应求解出的充电功率为用户车辆充电，直至用户车辆达到目标电量状态，该方法能够在不改动硬件的前提下显著提升充电站利润并降低充电排队时长。

本发明授权一种电动汽车充电站的动态定价与调度方法在权利要求书中公布了：1.一种电动汽车充电站的动态定价与调度方法，其特征在于，包括： S1：实时获取电动汽车充电站的全局状态，基于所述全局状态构建全局马尔可夫决策过程，并基于SAC重构算法求解出实时最优的三档充电价格； S2：用户在实时最优的三档充电价格中选择出目标档位以及目标电量状态； S3：实时获取电动汽车充电站中各充电桩的局部状态，局部状态包括充电桩总可用功率、用户车辆当前电量状态、目标电量状态以及目标档位对应的充电价格；基于各充电桩的局部状态构建动态图与局部马尔可夫决策过程，并基于图注意力网络与多充电桩深度强化学习算法求解出各充电桩的充电功率； 基于充电桩的局部状态构建局部马尔可夫决策过程，包括： 将任意一个充电桩的所述局部状态作为第二状态空间，并定义第二动作空间，所述第二动作空间包含若干种功率档位； 基于充电桩对应的充电收益、充电量达成情况、等待时间以及充电桩利用率，构建第二奖励函数；第二奖励函数的表达式为： ； ； ； ； ； 其中，表示t时刻第个充电桩的第二奖励，表示t时刻第个充电桩的充电收益，表示t时刻第个充电桩的目标达成奖励项，表示t时刻第个充电桩的等待惩罚项，表示t时刻第个充电桩的过载惩罚项，表示第一权重，表示t时刻第个充电桩目标档位对应的充电价格，所述充电价格为当前的电价与服务费之和，表示t时刻的电价，表示时间片长度，表示t时刻第个充电桩连接用户车辆的情况，表示第二权重，表示t时刻第个充电桩连接的用户车辆的电量状态，表示t时刻第个充电桩连接的用户车辆的目标电量状态，表示第三权重，表示t时刻第个充电桩的最大功率，表示t时刻第个充电桩的功率，表示等待队列长度，表示充电桩数量，表示t时刻第个充电桩的最大功率，表示t时刻第个充电桩的功率，表示第四权重，表示t时刻的充电桩总可用功率； 基于充电桩对应的第二状态空间、第二动作空间、状态转移概率、第二奖励函数、折扣因子，构建对应的局部马尔可夫决策过程； 基于各充电桩的局部状态构建动态图，包括： 以各充电桩为节点，以充电桩之间的功率竞争程度为边权重，以各充电桩的局部状态计算邻接矩阵，构建动态图； 以各充电桩的局部状态计算邻接矩阵，包括： 步骤1：初始化邻接矩阵，并设置功率紧张阈值； 步骤2：基于充电桩连接用户车辆的情况，确定各充电桩是否活跃；充电桩连接有用户车辆，则对应充电桩活跃，充电桩未连接用户车辆，则对应充电桩不活跃； 步骤3：基于各活跃的充电桩的当前功率计算出总功率使用率，计算式为： ； 其中，表示t时刻的总功率使用率，表示充电桩数量，表示t时刻第个充电桩的功率，表示t时刻的充电桩总可用功率； 步骤4：当总功率使用率小于等于功率紧张阈值时，邻接矩阵中的元素值全设为0或将物理相邻的两充电桩对应的元素值设为1；否则判定所有活跃的充电桩之间均存在竞争关系，将活跃的两充电桩对应的元素值设为1，得到邻接矩阵； S4：对于用户选定的充电桩，根据所选充电桩对应求解出的充电功率为用户车辆充电，直至用户车辆达到目标电量状态。

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