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龙图腾网获悉北京科技大学申请的专利一种电动汽车的充放电策略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：CN121663604B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202610170150.X，技术领域涉及：H02J3/32；该发明授权一种电动汽车的充放电策略调度方法及系统是由郝旭;巩富达;李飞扬设计研发完成，并于2026-02-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种电动汽车的充放电策略调度方法及系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种电动汽车的充放电策略调度方法及系统，涉及车网互动与智能电网调度技术领域，该方法包括获取当前微电网区域实时调度相关数据；将区域内所有车辆训练好的初始调度模型中的Critic网络前两层参数进行聚合，得到全局参数；基于该全局参数更新各车辆本地模型的对应部分，形成协同调度模型；各模型基于实时数据生成充放电策略后，依据用户参与意愿度进行竞价优化，输出每辆车的优化充放电策略；本申请通过模型参数聚合而非原始数据共享，在充分保护用户隐私的同时实现协同优化；引入意愿度驱动机制提升调度方案的可接受性与执行率；结合联邦学习与强化学习，增强系统对电价波动、用户行为不确定等动态环境的自适应调度能力。

本发明授权一种电动汽车的充放电策略调度方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种电动汽车的充放电策略调度方法，其特征在于，包括： 获取当前微电网区域当前时间段内的调度相关数据；所述调度相关数据包括电价、微电网负荷需求和当前微电网区域内每辆电动汽车的充放电行为数据；所述充放电行为数据包括到达时间、离开时间、荷电状态、行驶需求、电池容量及用户参与意愿度； 将当前微电网区域内所有电动汽车对应的训练好的初始调度模型中的Critic网络的前两层网络的参数进行聚合，得到Critic网络的前两层网络的全局参数；所述初始调度模型是基于当前微电网区域历史时间段内的调度相关数据，以最大化调度目标函数为目标，对Actor网络-Critic网络框架的深度强化学习模型，采用近端策略优化算法进行迭代训练得到的；在聚合过程中仅对Critic网络的前两层参数进行共享与更新，用于提取不同车辆在充放电行为上的通用特征； 基于所述全局参数对当前微电网区域内所有电动汽车对应的初始调度模型的Critic网络的前两层网络的参数进行更新，得到当前微电网区域内每辆电动汽车对应的协同调度模型； 基于当前时间段内的调度相关数据，分别通过每辆电动汽车对应的协同调度模型，得到当前时间段内每辆电动汽车的充放电策略；所述充放电策略包括充电功率和放电功率； 基于当前时间段内每辆电动汽车的用户参与意愿度，采用意愿度竞价方法对充放电策略进行优化，得到当前微电网区域当前时间段内每辆电动汽车的优化充放电策略。

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