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公开(公告)号：CN112101637B
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN202010868094.X
申请日：2020-08-26
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于分时电价和能耗控制的动态充电优化方法及其应用，该方法步骤包括：采集充电停车场基础属性、城市分时电价变化情况、停放车辆情况和电动汽车参数的基础数据；构建以充电费用最低为优化目标的第一充电策略，对动态到达车辆的充电时段和充电功率进行调整；构建以充电负载峰值最小为优化目标的第二充电策略，构建以减少充电峰值为优化目标的第三充电策略，预测车辆动态到达；根据选择的充电策略，对应计算出当前充电策略下所需要的充电费用与电力负载情况。本发明在分时电价的背景下，合理安排车辆充电的时段以及相应的充电功率，使停车场充电成本最小化，同时避免电网负载功率在短时间内过高，使电网负载均衡。
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公开(公告)号：CN116894550A
公开(公告)日：2023-10-17
申请号：CN202310718005.7
申请日：2023-06-16
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/30 , G06N7/01 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种适用于客货联运的灵活公交调度方法，包括以下步骤：基于滚动时域框架建立马尔科夫决策过程模型，通过马尔科夫决策过程模型解释灵活公交客货联运动态调度问题；将调度环境信息抽象为强化学习各要素，将灵活公交车辆抽象为智能体，根据动态调度特性设计出适配马尔科夫决策过程模型的收益函数；以动态调度系统总成本最少为优化目标，基于多智能体强化学习算法中的Qtran_alt框架求解，从而完成灵活公交客货联运调度。本发明基于滚动时域框架灵活处理动态订单，采用多智能体强化学习中的Qtran_alt算法求解模型，以期获得更低系统总成本的解。本发明不仅可以降低运营成本，还能够提升交通运输效率，同时算法具有良好的特性，具有较强的实际应用前景。
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公开(公告)号：CN112101637A
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN202010868094.X
申请日：2020-08-26
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于分时电价和能耗控制的动态充电优化方法及其应用，该方法步骤包括：采集充电停车场基础属性、城市分时电价变化情况、停放车辆情况和电动汽车参数的基础数据；构建以充电费用最低为优化目标的第一充电策略，对动态到达车辆的充电时段和充电功率进行调整；构建以充电负载峰值最小为优化目标的第二充电策略，构建以减少充电峰值为优化目标的第三充电策略，预测车辆动态到达；根据选择的充电策略，对应计算出当前充电策略下所需要的充电费用与电力负载情况。本发明在分时电价的背景下，合理安排车辆充电的时段以及相应的充电功率，使停车场充电成本最小化，同时避免电网负载功率在短时间内过高，使电网负载均衡。
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