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龙图腾网获悉天津提尔科技有限公司申请的专利多端口混合充电桩功率池强化学习调度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：CN121417296B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202511923853.7，技术领域涉及：H02J3/32；该发明授权多端口混合充电桩功率池强化学习调度方法及系统是由秦国强;孙海旺;李雪强;刘圣春;刘兴楠;刘佳豪;王星皓;周萌;朱洪娟;章浩然设计研发完成，并于2025-12-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本多端口混合充电桩功率池强化学习调度方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了多端口混合充电桩功率池强化学习调度方法及系统，涉及计算机数据处理技术领域。该多端口混合充电桩功率池强化学习调度方法及系统，包括：S1，周期性采集端口调度数据，并对端口调度数据执行预处理；S2，构建并训练车辆目标SOC预测模型，输出车辆目标SOC，并评估各接入车辆的充电紧迫性，划分调度优先等级；S3，构建端口功率分配模型，输出各充电端口的功率分配值，并下发至功率控制接口执行；S4，评估功率调度执行偏差，当评估异常时进入保护模式。解决了固定比例功率分配与交流直流端口拓扑隔离导致充电桩总功率无法灵活调度，造成高电量车辆占用大功率资源、低电量车辆充电受限的问题。

本发明授权多端口混合充电桩功率池强化学习调度方法及系统在权利要求书中公布了：1.多端口混合充电桩功率池强化学习调度方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，周期性采集端口调度数据，并对端口调度数据执行同步对齐、异常剔除、量纲消除与归一化处理，获取预处理后的端口调度数据； S2，基于预处理后的端口调度数据，构建并训练车辆目标SOC预测模型，将实时端口调度数据输入预测模型，输出车辆目标SOC，并评估各接入车辆的充电紧迫性，划分调度优先等级； S3，调用即时调度队列中接入车辆的端口调度数据与排序结果，构建端口功率分配模型，输出各充电端口的功率分配值，并下发至功率控制接口以执行实时功率调度； S4，功率分配执行后，评估功率调度执行过程中的偏差情况，当评估结果正常时继续执行充电，当评估结果异常时进入保护模式，并重新触发目标SOC预测与功率分配流程，实现功率调度的闭环优化； 所述当评估结果正常时继续执行充电，当评估结果异常时进入保护模式，并重新触发目标SOC预测与功率分配流程，实现功率调度的闭环优化的具体步骤如下： 将调度异常评估值与异常阈值进行实时比对，当调度异常评估值小于或等于异常阈值时，判定当前调度行为正常，继续充电任务；当调度异常评估值大于异常阈值时，判定当前调度行为异常，暂停当前充电端口功率输出，转入保护模式，并提取实时端口调度数据重新进行车辆目标SOC预测和功率分配值再计算； 在保护模式下，实时监测电池电压变化率和车辆电池温度，当电池电压变化率大于电压变化阈值时，启动V2G限制功率机制；当车辆电池温度小于电池温度阈值时，将常规快充模式切换至脉冲加热模式，利用电池内阻产热快速升温，直至车辆电池温度大于电池温度阈值时，切换回常规快充模式； 同时，将当前周期的端口调度数据和排序结果作为新样本加入分配训练样本集中，用于后续端口功率分配模型的离线迭代训练，形成基于调度性能反馈的自学习闭环机制。

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