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龍圖騰網獲悉山東大學申請的專利基于強化學習的綜合能源系統能量優化調度方法及系統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：CN115186885B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-12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：202210751375.6，技術領域涉及：G06Q10/04；該發明授權基于強化學習的綜合能源系統能量優化調度方法及系統是由張承慧;賈斌;孫波;李帆設計研發完成，并于2022-06-29向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于強化學習的綜合能源系統能量優化調度方法及系統在說明書摘要公布了：本申請提供一種基于強化學習的綜合能源系統能量優化調度方法及系統，涉及綜合能源系統技術領域，該方法包括：采集綜合能源系統內各設備的運行數據；根據運行數據、各運行設備的能量轉換模型及對應的約束條件，以系統運行成本和碳排放量最小為優化目標，利用啟發式算法求解綜合能源系統的發電機組出力的計劃值；建立有限空間的馬爾可夫決策過程，通過強化學習模型確定發電機組出力的優化值，并根據發電機組出力的優化值控制設備運行；其中，將運行數據和發電機組出力的計劃值分別作為神經網絡的輸入和輸出，對神經網絡進行訓練，將訓練好的神經網絡作為強化學習模型的策略網絡，通過該方式，可以實現綜合能源系統的實時優化運行。

本發明授權基于強化學習的綜合能源系統能量優化調度方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于強化學習的綜合能源系統能量優化調度方法，其特征在于，所述能量優化調度方法包括： 采集綜合能源系統內各設備的運行數據； 根據所述運行數據、各運行設備的能量轉換模型及對應的約束條件，以系統運行成本和碳排放量最小為優化目標，利用啟發式算法求解綜合能源系統的發電機組出力的計劃值； 建立有限空間的馬爾可夫決策過程，通過強化學習模型確定發電機組出力的優化值，并根據發電機組出力的優化值控制設備運行；其中，將所述運行數據和發電機組出力的計劃值分別作為神經網絡的輸入和輸出，對神經網絡進行訓練，將訓練好的神經網絡作為強化學習模型的策略網絡 所述啟發式算法包括但不限于遺傳算法、蟻群算法、粒子群優化算法和模擬退火算法； 馬爾可夫決策過程包括馬爾可夫決策過程的狀態、動作和獎勵函數；定義狀態st{Ppvt,Pwtt,λt,μt，Pet,Pct},動作at{Ppgu,et},獎勵rt{-foct+fest}； 其中，t為設備運行時段，st為綜合能源系統在設備運行時段t時的狀態，Ppvt為設備運行時段t時的光伏電站發電數據，Pwtt為設備運行時段t時的風電站發電數據，λt為設備運行時段t時的購電價格，μt為設備運行時段t時的售電價格，Pet為設備運行時段t時的用戶電負荷數據，Pct為設備運行時段t時的用戶冷負荷數據，at為綜合能源系統在設備運行時段t時的動作，Ppgu,et為設備運行時段t時的發電機出力，rt為綜合能源系統在設備運行時段t時的獎勵，foct為綜合能源系統在設備運行時段t時的系統運行成本，fest為綜合能源系統在設備運行時段t時的系統運行碳排放。

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山東大學，其通訊地址為：250061 山東省濟南市歷下區經十路17923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”。