一种基于双层注意力强化学习的电车充电定价方法及系统
申请号:CN202511026576
申请日期:2025-07-24
公开号:CN120833172A
公开日期:2025-10-24
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于双层注意力强化学习的电车充电定价方法及系统。本发明针对新能源电网中充电站动态定价问题,提出基于双层图注意力机制的强化学习模型,实现了在同时考虑电动汽车充放电约束,道路容量、充电站容量约束,多优化目标的情况下显式编码电力网络与交通网络的拓扑关联,通过模型进行电价定价最大化智慧城市交通成本与能源管理总体收益。本发明网络结构简单,结果有效,在智慧城市交通能源协同优化场景中具有可行性和优越性。
技术关键词
强化学习模型
定价方法
强化学习网络
注意力机制
电车
新能源充电站
智慧城市交通
矩阵
全局特征融合
新能源发电量
充电站容量
注意力参数
模块
新能源消纳率
节点特征