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龙图腾网获悉烟台大学申请的专利基于强化学习的多能电力系统调度方法、系统、装置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：CN120013198B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202510457557.6，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权基于强化学习的多能电力系统调度方法、系统、装置是由逄锦伟;王建;邹馨慧;王莹洁;韩爽;李晓会设计研发完成，并于2025-04-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于强化学习的多能电力系统调度方法、系统、装置在说明书摘要公布了：本发明属于电力系统调度技术领域，具体涉及基于强化学习的多能电力系统调度方法、系统、装置，针对多能电力系统调度的问题，本发明首先构建多能电力系统调度模型，以剩余负荷波动方差最小为目标，利用储能消纳更多风光出力；然后设计优化算法来获得调度方案，其中，采用对立学习对种群进行初始化，提高初始种群的多样性，有利于避免局部最优解的过早收敛和加速算法识别全局最优解；引入强化学习的Q值，学习优化算法的最优行为策略，提高优化算法的有效性，以获得更优的调度方案。

本发明授权基于强化学习的多能电力系统调度方法、系统、装置在权利要求书中公布了：1.一种基于强化学习的多能电力系统调度方法，其特征在于，包括： S1：根据火电机组在调度期间的输出能量和爬坡速率限值，由公式：，构建火电模型；式中，、分别表示火电机组在时刻、时刻的输出能量，为火电机组在调度期间的爬坡速率限值； 根据风电机组出力限值和光伏发电系统输出功率限值，由公式：，构建风光模型；式中，为时刻的风电实际出力值，、分别为时刻风电机组出力最小、最大值，为时刻的光伏实际出力值，、分别为时刻光伏发电系统的输出功率最小值、最大值； 根据火电输出功率、风电实际出力值、光伏实际出力值、储能电池的放电功率、储能电池的充电功率和电网初始负荷值，及储能电站额定容量，由公式：，和，构建储能模型；式中，为调度周期； 根据火电模型、风光模型和储能模型，确定目标函数，构建多能电力系统调度模型； 所述目标函数的表达式为：； 其中，；； 式中，表示目标函数，为调峰交易前时刻电网净负荷，为调峰交易前净负荷平均值，、分别储能电池的充电效率、放电效率； S2：基于多能电力系统调度模型，采用随机、对立学习方式初始化个体，得到种群； 初始化强化学习的参数，包括Q表、奖励值； S3：利用强化学习方法学习种群的个体行为和角色，个体行为为局部搜索、全局搜索，角色为主导者、跟随者；根据个体的当前角色和可选行为计算每个行为的Q值，从Q表中选择并执行具有Q值最大值的行为，根据选择后的角色和行为，生成新的个体位置； S4：计算个体新位置的适应度值，若新位置的适应度值大于原位置的适应度值，则个体从原位置更新为新位置； S5：根据个体新位置的适应度值更新参数后，执行S3，直至达到预设条件，得到最优个体位置，作为调度方案。

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