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龙图腾网获悉东南大学申请的专利一种基于多任务离线元强化学习的车网互动调控方法及系统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：CN120725410B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202511248702.6，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种基于多任务离线元强化学习的车网互动调控方法及系统是由钱涛;梁泽宇;胡秦然;吴在军;邵成成;郑隽一;王明深;韩汝帅设计研发完成，并于2025-09-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多任务离线元强化学习的车网互动调控方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多任务离线元强化学习的车网互动调控方法及系统，方法包括：构建基于离线元强化学习框架的调控策略训练机制，引入用于任务识别的元网络，通过大语言模型增强的语义—物理融合机制，实现对历史运行轨迹数据和专家调度文本知识的联合建模。所述元网络生成任务特定嵌入，用于引导下游策略网络快速适应动态调控任务，从而制定上下文感知的调控策略。本发明有效突破传统强化学习方法在任务迁移性和泛化能力方面的瓶颈，显著提升策略网络对多样化EV分布与调控目标的适应效率。

本发明授权一种基于多任务离线元强化学习的车网互动调控方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多任务离线元强化学习的车网互动调控方法，其特征在于，包括： 采集配电网运行调度信息、交通网络拓扑结构、电动汽车的时空出行需求数据，以及不同类型充电基础设施的投资成本参数，构建考虑电动汽车接入特性的配电网运行模型； 构建电动汽车群体充放电行为模型，用于表示各电动汽车在不同时间和空间位置下的充电需求、功率约束与能量演化规律; 将配电网不同的运行调控目标与对应的时空配置需求共同抽象为任务二元组，并为每类任务定义对应的经济成本项；所述任务二元组为目标函数与配置场景； 将建立的车网互动调控问题形式化为马尔可夫决策过程，构成智能体；所述车网互动调控问题包括考虑电动汽车接入特性的配电网运行模型、电动汽车群体充放电行为模型、任务二元组； 构建面向配电网中电动汽车群体调控的离线元强化学习模型，包括所述元强化学习模型包括在线交互阶段与离线自适应阶段；在在线交互阶段，智能体在单一具体任务环境中进行交互训练，目标是获取代表该任务特征的专家经验数据;在离线自适应阶段，构建统一的元网络，实现任务识别与策略迁移的协同优化; 所述考虑电动汽车接入特性的配电网运行模型，表示为： 采用线性化支路潮流模型对配电网的径向结构进行建模，以表示配电网系统中有功功率平衡、无功功率平衡、电压关系以及物理约束，包括以下约束关系： 1 2 3 4 5 6 7 8 其中，电动汽车聚合商的集合记作，表示节点编号，表示时间索引；表示从节点到节点的配电线路，为线路集合；与分别为线路在时刻上的有功与无功功率流，、表示节点、的电压幅值，与为线路阻抗参数；与为变电站注入的有功与无功功率，为平衡节点指示参数，若节点为平衡节点则取值为1，否则为0；与分别为节点的基础有功与无功负荷，与为基础负荷中可削减部分；与表示电动汽车的聚合有功与无功负荷，与为电动汽车的聚合有功与无功负荷可削减部分；与分别为光伏系统的有功与无功输出功率，为光伏在理想气象条件下的最大可用有功功率，为由于调度控制导致的光伏出力削减量，表示光伏逆变器的最小功率因数；与分别为节点电压的下限和上限；表示连接至节点的电动汽车簇集合，为簇中的电动汽车节点集合，与分别为电动汽车的充电和放电有功功率，为节点的电动汽车无功功率；表示时间时段节点向节点之间支路上传输的有功功率，表示节点向节点方向的有功功率，与分别为对应方向的无功功率传输量，功率方向以支路起点指向终点为正； 在电动汽车群体充放电行为模型中，对于每个节点，为电动汽车节点集合，在任意时刻，充放电行为表示为式9-式13： 9 10 11 12 13 其中，与分别表示电动汽车在时刻的充电与放电有功功率，表示节点的电动汽车无功功率；与分别为允许的最大有功功率和视在功率容量；变量为二值决策变量，用于指示电动汽车是否处于充电状态，表示充电，表示非充电；为车辆连接状态指示量，若为表示该车在时刻与电网连接，表示未连接；表示电动汽车的荷电状态SoC，数值受下限与上限限制；为充放电效率；代表时间断面持续的长度。

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