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龙图腾网获悉深圳技术大学申请的专利基于多智能体强化学习的分布式充电站调度方法及设备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：CN119315529B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202411351124.4，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权基于多智能体强化学习的分布式充电站调度方法及设备是由雷天;王政焯;陈笑微;宫磊;罗钦;陈菁菁设计研发完成，并于2024-09-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多智能体强化学习的分布式充电站调度方法及设备在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于多智能体强化学习的分布式充电站调度方法及设备，所述方法包括将充电请求分发给至少两个充电站，并接收每个充电站基于充电请求所形成的充电评分；基于接收到的所有充电评分确定充电请求对应的推荐充电站，并将所述推荐充电站反馈给所述电动汽车。本申请通过将部署强化学习策略网络的充电站作为分布式节点，通过部署强化学习策略网络确定自身完成该充电请求的充电评分，并基于各充电评分来调度电动汽车，这样可以灵活应对不同区域和时段的充电需求波动，减少电网负荷过载的风险，并提高整体充电效率。同时，部署强化学习策略网络会基于历史充电请求形成的调度样本数据进行微调，保证部署强化学习策略网络的模型性能。

本发明授权基于多智能体强化学习的分布式充电站调度方法及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于多智能体强化学习的分布式充电站调度方法，其特征在于，所述的基于多智能体强化学习的分布式充电站调度方法具体包括： 接收电动汽车的充电请求，其中，所述充电请求包括充电请求数据； 将所述充电请求分发给至少两个充电站，并接收每个充电站基于所述充电请求所形成的充电评分； 基于接收到的所有充电评分确定所述充电请求对应的推荐充电站，并将所述推荐充电站反馈给所述电动汽车； 其中，所述充电评分的确定过程具体包括： 通过充电站获取其自身的充电站信息，并将所述充电站信息与所述充电请求数据进行拼接，得到智能体观测； 通过所述充电站将所述智能体观测输入其自身部署的强化学习策略网络，通过所述强化学习策略网络输出所述充电站对应的充电评分； 所述方法还包括：对所述强化学习策略网络进行微调，并将微调后的强化学习策略网络部署于各充电站，其中，所述微调的过程具体包括： 确定强化学习策略网络对应的若干目标指标，并获取每个目标指标的第一训练网络，所述第一训练网络包括Q-function网络、目标Q-function网络以及熵参数； 对于每个目标指标，基于预设的调度样本数据集、所述目标指标的第一训练网络以及强化学习策略网络进行单目标训练，得到所述目标指标对应的指导网络，其中，所述指导网络为经过单目标训练后的第一训练网络中的目标Q-function网络； 基于所述调度样本数据集、各目标指标的第二训练网络以及各目标指标的指导网络，对所述强化学习策略网络进行多目标训练，得到优化后的强化学习策略网络，其中，所述第二训练网络包括Q-function网络、目标Q-function网络以及熵参数； 其中，多目标下的强化学习策略网络的网络参数的梯度表示为： 其中，表示强化学习策略网络的网络参数的梯度，表示充电评分，表示智能体观测，表示满足高斯分布的策略，表示第t+λ个电动汽车的被分发充电站集合，表示强化学习策略网络的重采样过程的梯度，表示归一化后的优化权重，表示Q-function网络，st表示全局观测，ut表示联合决策，fθ表示强化学习策略网络中用于进行策略转换的转换函数，∈t表示随机噪声因子，α表示熵参数，θ表示强化学习策略网络的网络参数，P表示目标指标集。

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