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龙图腾网获悉南京苏逸实业有限公司申请的专利基于深度强化学习的无人充电场站资源配置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：CN118674211B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202410772393.1，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权基于深度强化学习的无人充电场站资源配置方法及系统是由王舒凡;杨栋;乔梦竹;孔伟;赵磊设计研发完成，并于2024-06-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度强化学习的无人充电场站资源配置方法及系统在说明书摘要公布了：一种基于深度强化学习的无人充电场站资源配置方法及系统，包括：获取额定时间段内当前路口的道路信息和电动车数量，并计算当前道路的充电需求饱和含有量；设置时间间隔，根据时间间隔获取额定时间段内的充电需求饱和含有量，以时间顺序获取一组充电需求饱和含有量；基于深度神经网络和强化学习算法构建充电策略模型，通过仿真环境里的随机时间段对充电策略模型进行训练，得到训练后的充电策略模型；将充电需求饱和含有量作为训练后充电策略模型的输入，模型输出最优值，基于模型输出的最优值进行充电场站资源的分配。本发明通过实时收集和分析充电数据，为资源配置提供更为准确和全面的依据，有效提高无人充电场站资源配置的效率和准确性。

本发明授权基于深度强化学习的无人充电场站资源配置方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度强化学习的无人充电场站资源配置方法，其特征在于，包括如下步骤： S1：获取额定时间段内当前路口的道路信息和电动车数量，并计算当前道路的充电需求饱和含有量； 所述S1中，在预设的充电场地处设置监控传感器，获取额定时间段内当前路口的道路信息，通过车辆的电动绿牌识别电动车，由内嵌的MCU处理器筛选出电动车数量，并根据获取的信息计算当前道路的充电需求饱和含有量； 所述道路信息具体包括额定时间段内通过的车辆数量、额定时间段内道路的最大车流密度、额定时间段内道路的最小车流密度、额定时间段内通过道路的最大车辆速度及额定时间段内通过道路的最小车辆速度； 所述充电需求饱和含有量的计算式如下： 其中，δ为充电需求饱和含有量，α电为额定时间段内通过的电动车辆数量，α总为额定时间段内通过的总的车辆数量，T为额定时间段，β大为额定时间段内道路电动车辆的最大车流密度，β小为额定时间段内道路电动车辆的最小车流密度，γ大为额定时间段内电动车辆通过道路的最大车辆速度，γ小为额定时间段内电动车辆通过道路的最小车辆速度，dx为积分运算； S2：设置时间间隔，根据时间间隔获取额定时间段内的充电需求饱和含有量，以时间顺序实时计算出一组充电需求饱和含有量； S3：基于深度神经网络和强化学习算法构建充电策略模型，通过仿真环境里的随机时间段对充电策略模型进行训练，得到训练后的充电策略模型； S4，将充电需求饱和含有量作为训练后充电策略模型的输入，模型输出最优值，基于模型输出的最优值进行充电场站资源的分配； 所述S4中，模型输出的最优值包括充电场地内每个充电场站充电桩的最佳配置数量及各充电桩的最佳配置功率。

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