公开(公告)号：CN119721415A

公开(公告)日：2025-03-28

申请号：CN202411749937.9

申请日：2024-12-02

Applicant: 东南大学

Inventor： 彭剑坤 ,  马雨晗 ,  闫方 ,  丁璠 ,  葛雨明 ,  何洪文 ,  范毅

IPC: G06Q10/047 ,  G01C21/34 ,  B60L53/00 ,  G06Q10/0631 ,  G06Q50/06 ,  G06N3/006 ,  G06N3/042 ,  G06N3/084 ,  G06N3/092 ,  G06F16/29 ,  G06F16/901 ,  G06F16/909

Abstract: 本发明涉及电动汽车充电规划技术领域，公开了一种基于图强化学习的协同式路线‑充电规划方法及系统，该方法包括使用图神经网络和强化学习算法对路线和充电规划进行集成优化；将地图表示为图结构数据，并通过Structure2Vector方法提取道路网络的拓扑信息；将拓扑信息嵌入到深度Q网络（DQN）算法的状态值函数中，以规划路线和优化充电站的选择；通过自学习适应交通和充电需求的变化形成一种协同式路径‑充电规划方法。本发明的有益效果为：可以提高规划效率，还可以大大减少驾驶和充电等待时间，增强用户体验。