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龙图腾网获悉国网浙江省电力有限公司杭州供电公司申请的专利多区域综合能源系统优化调度方法、系统、设备及介质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：CN119539443B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202510097943.9，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权多区域综合能源系统优化调度方法、系统、设备及介质是由陈益芳;樊立波;孙智卿;韩荣杰;屠永伟;方响;来益博;王亿;宣羿;王奇锋;蒋建;陈元中;万燕珍设计研发完成，并于2025-01-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本多区域综合能源系统优化调度方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多区域综合能源系统优化调度方法、系统、设备及介质，包括将配电网划分为若干个区域，为每一所述区域的综合能源系统设置一智能体，以使各所述智能体通过强化学习算法对自身的目标网络进行更新，得到目标更新网络；量化各所述目标更新网络中参数的重要性权重，并从各所述智能体中选择若干个精英智能体，根据各所述重要性权重对各所述精英智能体的目标更新网络中的参数进行全局聚合，得到聚合参数；将所述聚合参数通过软更新法在所有智能体间共享，以使共享参数后的各所述智能体对所述配电网的目标函数进行求解，得到对多区域综合能源系统的优化调度方案并控制所述配电网执行，以提高对综合能源优化调度结果的精准度。

本发明授权多区域综合能源系统优化调度方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种多区域综合能源系统优化调度方法，其特征在于，包括： 将配电网划分为若干个区域，为每一所述区域的综合能源系统设置一智能体，以使各所述智能体通过强化学习算法对自身的目标网络进行更新，得到目标更新网络； 量化各所述目标更新网络中参数的重要性权重，并从各所述智能体中选择若干个精英智能体，根据各所述重要性权重对各所述精英智能体的目标更新网络中的参数进行全局聚合，得到聚合参数； 将所述聚合参数通过软更新法在所有智能体间共享，以使共享参数后的各所述智能体对所述配电网的目标函数进行求解，得到对多区域综合能源系统的优化调度方案并控制所述配电网执行； 所述量化各所述目标更新网络中参数的重要性权重，包括： 对各所述目标更新网络进行前向传播，以量化当前策略下的损失函数，并根据所述当前策略下的损失函数量化各所述目标更新网络中每个参数的梯度； 在多个时间步内对所述梯度的绝对值进行平均，得到各所述目标更新网络中每一参数的重要性权重；其中，重要性权重通过下式表示： 式中，为Critic网络中第i个参数的重要性权重；T为每次交换参数前迭代的总时长；为智能体k在时间t时Critic网络的损失函数；为Critic网络中第i个参数； 所述从各所述智能体中选择若干个精英智能体，包括： 对各所述智能体对应的奖励值进行标准化，得到标准化奖励值； 初始化各所述智能体对应的自身权重和学习率，并根据初始化结果量化各所述智能体对应的选择概率；其中，选择概率通过下式计算得到： 式中，为迭代的第n轮中智能体的选择概率；为更新比例；为智能体k对应的权重；N为智能体的总数；为预设迭代轮次； 通过各所述选择概率进行精英智能体的选择，并通过所述标准化奖励值和所述配电网的运行支持度对所选取的精英智能体的自身权重进行更新；其中，自身权重的更新过程通过下式表示： 式中，、分别为精英智能体在第n、n+1轮迭代中的权重；Dselect为精英智能体；为精英智能体在第n轮迭代中的标准化奖励值；为配电网的运行支持度；为奖励值阈值；为迭代的第n轮中对于所选的智能体的选择概率； 基于更新后的自身权重控制各所述智能体迭代执行选择概率的量化步骤以及精英智能体的选择步骤，直至达到预设迭代轮次，并输出选出的若干个精英智能体； 所述聚合参数的共享通过下式实现： 式中，、分别为第k个智能体共享聚合参数前、后的目标更新网络的参数；为软更新比例；为第j个参数的聚合参数；为第j个参数；为逐元素乘法。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人国网浙江省电力有限公司杭州供电公司，其通讯地址为：310000 浙江省杭州市上城区解放东路59号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。