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浙江大学张森林获国家专利权

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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利基于数学优化与强化学习的5G基站储能调度方法和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:CN120338451B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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:202510823990.7,技术领域涉及:G06Q10/0631;该发明授权基于数学优化与强化学习的5G基站储能调度方法和装置是由张森林;裴青琦;樊臻;刘妹琴;董山玲;郑荣濠;何衍设计研发完成,并于2025-06-19向国家知识产权局提交的专利申请。

基于数学优化与强化学习的5G基站储能调度方法和装置在说明书摘要公布了:本发明公开了一种基于数学优化与强化学习的5G基站储能调度方法和装置,属于电网调度领域。构建日前优化模型的目标函数,得到日前调度动作向量;根据电网环境的日内实时信息,得到实时状态向量和奖励值;基于模型得到校正后的最终动作向量并对电网系统进行调整,得到调整后的实时状态向量;将多个时刻的决策序列样本集合添加至样本池,并对Time2Vec‑DecisionTransformer模型进行优化训练;优化后对电网进行实时决策,完成对电网系统的调度。采用日前‑日内调度方式,实现电网利用实时状态信息进行决策的过程,提升算法抵抗随机性波动的能力,使得算法能够在波动环境下给出比预测信息调度更加精确的结果。

本发明授权基于数学优化与强化学习的5G基站储能调度方法和装置在权利要求书中公布了:1.一种基于数学优化与强化学习的5G基站储能调度方法,其特征在于,包括以下步骤: (1)构建日前优化模型的目标函数进行最小化,得到时刻的日前调度动作向量; (2)根据电网环境的日内实时信息,获得电网环境的时刻的实时状态向量并计算得到时刻的奖励值; (3)截取时刻的前个时刻的奖励值、实时状态向量和日内校正动作向量并与时刻的实时状态向量和奖励值,基于Time2Vec-DecisionTransformer模型,得到时刻的日内校正动作向量并与时刻的日前调度动作向量相加,得到时刻的校正后的最终动作向量; (4)根据时刻的校正后的最终动作向量对电网系统进行调整,得到时刻的调整后的实时状态向量; (5)重复步骤(1)-步骤(4),得到多个时刻的奖励值、实时状态向量、校正后的最终动作向量和调整后的实时状态向量组成的决策序列样本集合添加至样本池; (6)从样本池中随机选择B个决策序列样本集合对Time2Vec-DecisionTransformer模型进行训练,得到优化后的Time2Vec-DecisionTransformer模型; (7)将优化后的Time2Vec-DecisionTransformer模型用于电网的实时决策,完成对电网系统的调度。

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浙江大学,其通讯地址为:310058 浙江省杭州市西湖区余杭塘路866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”。

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