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龍圖騰網獲悉南京郵電大學申請的專利面向交通電氣化耦合系統的電動汽車雙層決策引導方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN118395829B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202410264436.5，技術領域涉及：G06F30/27；該發明授權面向交通電氣化耦合系統的電動汽車雙層決策引導方法是由邢強;高輝;曹曉東;劉建;陳良亮;陳璐;張國立設計研發完成，并于2024-03-08向國家知識產權局提交的專利申請。

本面向交通電氣化耦合系統的電動汽車雙層決策引導方法在說明書摘要公布了：本發明公開了面向交通電氣化耦合系統的電動汽車雙層決策引導方法，包括如下步驟：獲取電動汽車的環境數據；將環境數據輸入至訓練好的用于求解電動汽車充電站推薦與路線導航的雙層FMDP模型中，得到電動汽車的決策引導結果；通過基于DQN架構的改進Rainbow算法，對雙層FMDP模型進行訓練求解，得到訓練好的雙層FMDP模型；所述基于DQN架構的改進Rainbow算法包括DoubleDQN機制、DuelingDQN機制、優先回放緩存機制、學習率衰減策略以及輟學層技術。基于DQN架構的改進Rainbow算法提高了雙層FMDP模型的學習能力、決策性能以及泛化能力，通過訓練好的雙層FMDP模型實現電動汽車雙層決策引導，以實現用戶充電成本降低的同時確保電網的穩定運行。

本發明授權面向交通電氣化耦合系統的電動汽車雙層決策引導方法在權利要求書中公布了：1.面向交通電氣化耦合系統的電動汽車雙層決策引導方法，其特征是，包括如下步驟： 獲取電動汽車的環境數據； 將所述環境數據輸入至訓練好的用于求解電動汽車充電站推薦與路線導航的雙層FMDP模型中，得到電動汽車的決策引導結果； 其中，所述雙層FMDP模型是通過預構建的電動汽車與交通電氣化耦合系統的多目標的優化模型進行解耦得到的，所述優化模型的目標函數是以降低電動汽車用戶的綜合成本以及減小電網電壓的偏差為目標，所述優化模型的約束條件包括電動汽車約束、配網潮流約束和運行安全約束； 通過基于DQN架構的改進Rainbow算法，對所述雙層FMDP模型進行訓練求解，得到訓練好的雙層FMDP模型；所述基于DQN架構的改進Rainbow算法包括DoubleDQN機制、DuelingDQN機制、優先回放緩存機制、學習率衰減策略以及輟學層技術； 所述雙層FMDP模型包括上層智能體和下層智能體，所述上層智能體用于耦合網絡環境與最優充電站之間的映射，所述下層智能體用于耦合網絡環境與最佳行駛路徑之間的映射； 所述雙層FMDP模型的訓練步驟如下： 初始化雙層FMDP模型的網絡參數； 通過基于DQN架構的改進Rainbow算法，對初始化的雙層FMDP模型進行迭代訓練，直至達到預設的迭代終止條件，得到訓練好的雙層FMDP模型，其中，每一次訓練回合包括如下步驟： 初始化訓練環境，所述訓練環境中包括電動汽車數據、充電站數據、配電網數據和交通路網數據； 根據所述訓練環境，針對每一個電動汽車用戶，采用DoubleDQN機制、DuelingDQN機制和優先回放緩存機制分別進行下層智能體和上層智能體的網絡參數更新； 針對最后一個電動汽車用戶完成網絡參數更新后，采用學習率衰減策略分別更新上層智能體和下層智能體的學習率； 在每一次訓練回合中，采用輟學層技術，基于預設的變量概率，針對上層智能體和下層智能體自適應選擇和丟棄網絡神經元。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人南京郵電大學，其通訊地址為：210003 江蘇省南京市鼓樓區新模范馬路66號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。