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龙图腾网获悉中国电力科学研究院有限公司;国网江苏省电力有限公司;国家电网有限公司申请的专利多目标分阶段学习的地区电网自组织群体决策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：CN119742868B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202411840889.4，技术领域涉及：H02J3/46；该发明授权多目标分阶段学习的地区电网自组织群体决策方法及系统是由毛文博;李亚平;嵇文路;耿建;李峰;朱克东;严嘉豪;王勇;刘建涛;潘玲玲;周竞;郭晓蕊;叶婷;潘小辉;孙佳炜;马楠设计研发完成，并于2024-12-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本多目标分阶段学习的地区电网自组织群体决策方法及系统在说明书摘要公布了：一种多目标分阶段学习的地区电网自组织群体决策方法及系统，方法包括通过地区电网资源建立若干个群体策略网络，群体策略网络依据自身观测量进行前向计算，输出当前环境状态下的群体动作量，依据群体动作量输出群体功率，挂接群体的节点注入功率计入群体功率；依据决策前后的环境状态以及动作计算单轮奖励值，将单轮决策经验存入经验池；进行神经网络参数优化，计算值网络的损失函数值，并依据损失函数值变化量判定是否收敛，直到所有目标函数分项全部计入并且损失函数收敛；群体策略网络进行前向计算，输出当前环境状态下的群体动作量，群体资源依据群体动作量执行操作，使灵活资源功率输出到电网挂接节点。本发明能够实现资源群体自主智能决策。

本发明授权多目标分阶段学习的地区电网自组织群体决策方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种多目标分阶段学习的地区电网自组织群体决策方法，其特征在于，包括： 通过地区电网资源建立若干个群体策略网络，第i个群体策略网络依据自身观测量进行前向计算，输出当前环境状态St下的群体动作量at,i，依据群体动作量at,i输出群体功率pi,t，挂接群体的节点注入功率计入群体功率pi,t；依据决策前后的环境状态St和St+1以及动作at,i计算单轮奖励值rt，将单轮决策经验St,rt,at,i,St+1存入经验池； 进行神经网络参数优化，从经验池抽取经验数据，值网络根据St,rt,St+1计算值网络梯度；依据St,at,i通过值网络计算当前环境下群体动作的全周期收益估值Qt，依据全周期收益估值Qt和群体动作量at,i计算群体策略网络梯度；计算值网络的损失函数值，并依据损失函数值变化量判定是否收敛，直到所有目标函数分项全部计入并且损失函数收敛； 群体策略网络进行前向计算，输出当前环境状态St下的群体动作量at,i，地区电网群体资源依据群体动作量at,i执行操作，使灵活资源功率输出到地区电网挂接节点； 所述通过地区电网资源建立若干个群体策略网络的步骤包括： 自组织群体观测空间设计： 自组织群体动作空间设计： at,i＝ΔTac,ΔPdisc,ΔPcharg,ΔPpv,ΔPwd 自组织群体多目标奖励函数设计： r＝ωblcrblc+ωcstrcst+ωlinerline+ωvrv+ωnerne+ωerrrerr 式中，obst,i为t时段第i个智能体的观测空间，为群体内室温均值，Tenv为环境温度，Pse为储能功率，Ppv为光伏功率，Pwd为风功率，Pbus为节点注入功率，Vbus为节点电压；at,i为智能体动作空间，ΔTac温度调节量，ΔPdisc为放电功率调节量，ΔPcharg为充电功率调节量，ΔPpv为光伏功率调节量，ΔPwd为风电功率调节量；rblc为平衡奖励值，ωblc为平衡奖励权重；rcst为成本奖励值，ωcst为成本奖励权重；rline为线路电压奖励值，ωline为线路电压奖励权重；rv为节点电压奖励值，ωv为节点电压奖励权重；rne为新能源消纳奖励值，ωne为新能源消纳奖励权重；rerr为群体响应偏差奖励值，ωerr为群体响应偏差奖励权重。

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