买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉山东大学申请的专利基于强化学习的综合能源系统能量优化调度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：CN115186885B 。

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：202210751375.6，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权基于强化学习的综合能源系统能量优化调度方法及系统是由张承慧;贾斌;孙波;李帆设计研发完成，并于2022-06-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于强化学习的综合能源系统能量优化调度方法及系统在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于强化学习的综合能源系统能量优化调度方法及系统，涉及综合能源系统技术领域，该方法包括：采集综合能源系统内各设备的运行数据；根据运行数据、各运行设备的能量转换模型及对应的约束条件，以系统运行成本和碳排放量最小为优化目标，利用启发式算法求解综合能源系统的发电机组出力的计划值；建立有限空间的马尔可夫决策过程，通过强化学习模型确定发电机组出力的优化值，并根据发电机组出力的优化值控制设备运行；其中，将运行数据和发电机组出力的计划值分别作为神经网络的输入和输出，对神经网络进行训练，将训练好的神经网络作为强化学习模型的策略网络，通过该方式，可以实现综合能源系统的实时优化运行。

本发明授权基于强化学习的综合能源系统能量优化调度方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于强化学习的综合能源系统能量优化调度方法，其特征在于，所述能量优化调度方法包括： 采集综合能源系统内各设备的运行数据； 根据所述运行数据、各运行设备的能量转换模型及对应的约束条件，以系统运行成本和碳排放量最小为优化目标，利用启发式算法求解综合能源系统的发电机组出力的计划值； 建立有限空间的马尔可夫决策过程，通过强化学习模型确定发电机组出力的优化值，并根据发电机组出力的优化值控制设备运行；其中，将所述运行数据和发电机组出力的计划值分别作为神经网络的输入和输出，对神经网络进行训练，将训练好的神经网络作为强化学习模型的策略网络 所述启发式算法包括但不限于遗传算法、蚁群算法、粒子群优化算法和模拟退火算法； 马尔可夫决策过程包括马尔可夫决策过程的状态、动作和奖励函数；定义状态st{Ppvt,Pwtt,λt,μt，Pet,Pct},动作at{Ppgu,et},奖励rt{-foct+fest}； 其中，t为设备运行时段，st为综合能源系统在设备运行时段t时的状态，Ppvt为设备运行时段t时的光伏电站发电数据，Pwtt为设备运行时段t时的风电站发电数据，λt为设备运行时段t时的购电价格，μt为设备运行时段t时的售电价格，Pet为设备运行时段t时的用户电负荷数据，Pct为设备运行时段t时的用户冷负荷数据，at为综合能源系统在设备运行时段t时的动作，Ppgu,et为设备运行时段t时的发电机出力，rt为综合能源系统在设备运行时段t时的奖励，foct为综合能源系统在设备运行时段t时的系统运行成本，fest为综合能源系统在设备运行时段t时的系统运行碳排放。

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山东大学，其通讯地址为：250061 山东省济南市历下区经十路17923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”。