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公开(公告)号：CN116070851A
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202310034271.8
申请日：2023-01-10
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06
Abstract: 本申请公开了一种集中充电‑分散换电服务规划方法和系统，包括分析规划区域内换电站和充电站交互运营模式，确定充电站的电池赤字和精确近似函数；根据所述电池赤字和所述精确近似函数计算充电站需要配备的电池数和换电站的电池订购点；以换电站和充电站交互运营的总成本为目标函数，基于所述目标函数建立决策充电站选址和换电站的订购量的优化模型。本发明在换电需求量较大区域可大量布局换电站，保证换电服务的可得性，且能够减少电网冲击。
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公开(公告)号：CN111582581A
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN202010383239.7
申请日：2020-05-08
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种考虑随机交通流量偏移的电动汽车换电站鲁棒选址方法，包括：获取运输网络所对应的OD对集合和选址点集合；根据OD对集合生成路径，并根据线性衰减函数表示路径需求截获比例；利用不确定分布函数集合建立DR-DFRL模型；通过增加虚拟节点对运输网络进行扩展；基于扩展网络，以选址决策、路径选择决策和服务单个用户收益决策为决策变量，重构DR-DFRL模型；利用外部估计算法求解DR-DFRL模型，求解过程中迭代加入约束条件，得到符合约束条件的决策变量最优解。通过本发明的技术方案，同时考虑用户路径选择行为和需求不确定性，使决策更加符合实际运营情况，实用性更强，降低了决策风险，且可实现高效求解。
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公开(公告)号：CN111582581B
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN202010383239.7
申请日：2020-05-08
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种考虑随机交通流量偏移的电动汽车换电站鲁棒选址方法，包括：获取运输网络所对应的OD对集合和选址点集合；根据OD对集合生成路径，并根据线性衰减函数表示路径需求截获比例；利用不确定分布函数集合建立DR‑DFRL模型；通过增加虚拟节点对运输网络进行扩展；基于扩展网络，以选址决策、路径选择决策和服务单个用户收益决策为决策变量，重构DR‑DFRL模型；利用外部估计算法求解DR‑DFRL模型，求解过程中迭代加入约束条件，得到符合约束条件的决策变量最优解。通过本发明的技术方案，同时考虑用户路径选择行为和需求不确定性，使决策更加符合实际运营情况，实用性更强，降低了决策风险，且可实现高效求解。
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公开(公告)号：CN112949948A
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN202110470067.1
申请日：2021-04-28
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种电动汽车分时段换电需求区间预测的集成学习方法及系统，包括：将预处理后的数据集分为训练集和测试集；选择k个基学习器，采用交叉验证方式让每个基学习器对训练集的样本进行训练并预测；对测试集中的每一个输入样本，通过灰色关联分析选择该输入样本的最佳相似日训练集；根据各基学习器在最佳相似日训练集中的预测结果，建立满足一定覆盖率的区间宽度最小化的优化模型，并采用带权重系数的L1范数作为正则项；基于优化模型求解得到的集成预测器的所需要的权重系数，得到集成预测器，基于集成预测器得到集成学习预测结果。本发明能够在满足一定覆盖率的基础上有效降低预测区间宽度，并且有较快的求解速度。
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公开(公告)号：CN111651899A
公开(公告)日：2020-09-11
申请号：CN202010600476.4
申请日：2020-06-28
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种考虑用户选择行为的换电站鲁棒选址定容方法和系统，其中方法包括：基于多项Logit模型建立用户选择行为模型，构建选址模型，等价转化形成SOCP约束；采用分布鲁棒优化方法处理不确定参数，表达满足预设服务水平的最少电池数，等价转化形成SOCP约束；表达满足预设服务水平的最少换电机器人数，等价转化形成SOCP约束；结合SOCP约束和收益最大化的目标函数，以MISOCP模型为基础构建换电站分布鲁棒选址定容模型；调用求解器进行求解，得到换电站的选址定容结果。通过本发明的技术方案，综合考虑用户选择行为和不确定性，同时实现利润最大化，提高了选址建站及定容的科学性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116757425B
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202310752942.4
申请日：2023-06-25
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06Q10/0631 , G06N20/00 , G06N3/084 , G06N3/0464 , G06N3/0499
Abstract: 本发明提供一种基于多维边权图注意力强化学习的工件加工调度的控制方法，该方法包括：基于工件加工目标，构建多维边权特征有向图；构建调度模型，将多维边权特征有向图输入至调度模型，生成预加工序列集，并基于离线强化学习算法对调度模型进行优化；利用混合束搜索和优先调度规则算法，对预加工序列集进行优化，获得生产加工序列集；基于生产加工序列集和工件加工目标，获得车间调度加工方案。本发明利用多维边权特征的图注意力机制编码器，有效学习调度问题的隐含特征；采用继承特性的上下文特征解码方法，解决调度问题的问题特性；融合优先调度规则和束搜索解码的混合强化学习算法，获得最优调度方案，从而获得高效率、高质量的调度方案。
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公开(公告)号：CN112949948B
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN202110470067.1
申请日：2021-04-28
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种电动汽车分时段换电需求区间预测的集成学习方法及系统，包括：将预处理后的数据集分为训练集和测试集；选择k个基学习器，采用交叉验证方式让每个基学习器对训练集的样本进行训练并预测；对测试集中的每一个输入样本，通过灰色关联分析选择该输入样本的最佳相似日训练集；根据各基学习器在最佳相似日训练集中的预测结果，建立满足一定覆盖率的区间宽度最小化的优化模型，并采用带权重系数的L1范数作为正则项；基于优化模型求解得到的集成预测器的所需要的权重系数，得到集成预测器，基于集成预测器得到集成学习预测结果。本发明能够在满足一定覆盖率的基础上有效降低预测区间宽度，并且有较快的求解速度。
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公开(公告)号：CN114493098B
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202111567503.3
申请日：2021-12-20
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及区块链技术与电动汽车充电调度技术领域，具体涉及一种基于区块链智能合约的电动汽车有序充电引导方法和系统。电动汽车用户向充电平台提交充电需求参数，区块链系统通过商业地图接口获取用户与各充电站的距离，形成电动汽车用户可达充电站集合和距离矩阵。由充电站节点轮流调用智能合约中构建的有序引导模型进行求解，得到充电站推荐集合，并将计算数据通过共识机制储存到区块链系统当中。本发明通过结合区块链技术，引入公平度指标，限制单桩收益的波动程度，通过用户选择模型和有序充电引导模型为用户提供充电站集合，保障充电站运营商收益分配的公平性，提高用户充电效用。
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公开(公告)号：CN116757425A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310752942.4
申请日：2023-06-25
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06Q10/0631 , G06N20/00 , G06N3/084 , G06N3/0464 , G06N3/0499
Abstract: 本发明提供一种基于多维边权图注意力强化学习的工件加工调度的控制方法，该方法包括：基于工件加工目标，构建多维边权特征有向图；构建调度模型，将多维边权特征有向图输入至调度模型，生成预加工序列集，并基于离线强化学习算法对调度模型进行优化；利用混合束搜索和优先调度规则算法，对预加工序列集进行优化，获得生产加工序列集；基于生产加工序列集和工件加工目标，获得车间调度加工方案。本发明利用多维边权特征的图注意力机制编码器，有效学习调度问题的隐含特征；采用继承特性的上下文特征解码方法，解决调度问题的问题特性；融合优先调度规则和束搜索解码的混合强化学习算法，获得最优调度方案，从而获得高效率、高质量的调度方案。
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公开(公告)号：CN114493098A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202111567503.3
申请日：2021-12-20
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及区块链技术与电动汽车充电调度技术领域，具体涉及一种基于区块链智能合约的电动汽车有序充电引导方法和系统。电动汽车用户向充电平台提交充电需求参数，区块链系统通过商业地图接口获取用户与各充电站的距离，形成电动汽车用户可达充电站集合和距离矩阵。由充电站节点轮流调用智能合约中构建的有序引导模型进行求解，得到充电站推荐集合，并将计算数据通过共识机制储存到区块链系统当中。本发明通过结合区块链技术，引入公平度指标，限制单桩收益的波动程度，通过用户选择模型和有序充电引导模型为用户提供充电站集合，保障充电站运营商收益分配的公平性，提高用户充电效用。
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