申请/专利权人：深圳市人工智能与机器人研究院;香港中文大学(深圳)

申请日：2023-07-28

公开（公告）日：2023-12-01

公开（公告）号：CN117151753A

主分类号：G06Q30/0201

分类号：G06Q30/0201;G06Q30/0202;G06Q10/063;G06Q50/06;G06Q30/0204

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2023.12.19#实质审查的生效;2023.12.01#公开

摘要：本申请实施例公开了面向多利益主体的充电站运营方法及设备，用于提升充电需求预测模型的准确率，同时提升充电站的充电服务质量和竞争力。本申请实施例方法包括：接收参与博弈的归属于不同的运营商两个充电站中每个充电站发送的参与策略、运营成本函数以及隐私成本函数；根据每个充电站的参与策略确定每个充电站的服务质量；根据预设的竞争力函数确定充电站的竞争力；根据预设的定价函数确定充电站的预期定价；根据预设的利润函数确定每个充电站的预期利润；向每个充电站发送对应的预期定价以及对应的预期利润；若接收到确认指令，则根据每个充电站的参与策略，控制参与学习的每个充电站进行联邦学习，获得充电需求预测模型。

主权项：1.一种面向多利益主体的充电站运营方法，其特征在于，包括：接收参与博弈的两个充电站中每个充电站发送的参与策略、运营成本函数以及参与学习的隐私成本函数，所述每个充电站分别归属于不同的运营商，所述参与策略包括参与学习以及不参与学习；根据每个充电站的参与策略，确定所述每个充电站的服务质量；根据所述每个充电站的服务质量、所述每个充电站的运营成本函数以及预设的竞争力函数，确定所述每个充电站的竞争力；根据预设的定价函数、所述每个充电站的竞争力、所述每个充电站的服务质量以及所述每个充电站的运营成本函数，确定所述每个充电站的预期定价；根据预设的利润函数、所述每个充电站的服务质量、所述每个充电站的运营成本函数以及所述每个充电站的隐私成本函数，确定所述每个充电站的预期利润；向所述每个充电站发送对应的预期定价以及对应的预期利润；若接收到所述每个充电站发送的确认指令，则根据所述每个充电站的参与策略，控制参与学习的每个充电站基于本地数据进行联邦学习，以获得充电需求预测模型。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 深圳市人工智能与机器人研究院;香港中文大学(深圳) 面向多利益主体的充电站运营方法及设备

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