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龙图腾网获悉中山大学申请的专利一种基于多智能体强化学习的微网群功率控制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：CN117674233B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06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：202311670616.5，技术领域涉及：H02J3/32；该发明授权一种基于多智能体强化学习的微网群功率控制方法及系统是由夏俐;胡君楷;张俊玉;黄永辉;郭先平设计研发完成，并于2023-12-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多智能体强化学习的微网群功率控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于多智能体强化学习的微网群功率控制方法及系统，所述方法包括：对微网群中的各个微网建立微网群模拟系统，其中，所述微网群模拟系统用于模拟所述微网群的运行过程，所述微网群模拟系统中的各个智能体对应所述微网群中的各个微网；根据缓存区内的训练样本集合，使用预设的多智能体强化学习算法对所述各个智能体的策略网络进行迭代更新，直到迭代更新的累计次数达到预设值时，提取所述各个智能体当前的策略网络并作为储能调度策略输入至对应的各个微网；根据所述储能调度策略控制所述各个微网在运行过程中的储能充放电动作，降低并网点的功率波动，提高微网群系统运行的稳定性。

本发明授权一种基于多智能体强化学习的微网群功率控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多智能体强化学习的微网群功率控制方法，其特征在于，包括：对微网群中的各个微网建立微网群模拟系统，具体为：根据所述各个微网的当前状态信息，构建各个智能体和所述微网群模拟系统的状态信息；根据所述各个微网的正常运行条件，构建所述各个智能体的运行约束；根据所述各个智能体的运行约束，构建所述微网群模拟系统在长期运行环境下的平均交换功率函数和功率方差波动函数；根据所述平均交换功率函数和功率方差波动函数构建所述微网群模拟系统的目标函数；利用深度神经网络构建并初始化所述各个智能体的策略网络和所述微网群模拟系统的均值-方差值函数网络，其中，所述微网群模拟系统用于模拟所述微网群的运行过程，所述微网群模拟系统中的各个智能体对应所述微网群中的各个微网；根据缓存区内的训练样本集合，使用预设的多智能体强化学习算法对所述各个智能体的策略网络进行迭代更新，直到迭代更新的累计次数达到预设值时，提取所述各个智能体当前的策略网络并作为储能调度策略输入至对应的各个微网；其中，每次迭代时，所述缓存区内的训练样本集合根据所述微网群模拟系统在运行过程中的实时运行数据进行更新；根据所述储能调度策略控制所述各个微网在运行过程中的储能充放电动作，从而进行功率控制。

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