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龙图腾网获悉中国长江电力股份有限公司申请的专利基于深度强化学习和确定性策略梯度算法的水库多目标优化智能调度方法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：CN120430478B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202510940749.2，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权基于深度强化学习和确定性策略梯度算法的水库多目标优化智能调度方法是由梁志明;舒卫民;向鑫;郭生练;李鹏;李承龙;李娜;孙勋来;张博涵;王冕设计研发完成，并于2025-07-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度强化学习和确定性策略梯度算法的水库多目标优化智能调度方法在说明书摘要公布了：本发明属于水库优化智能调度领域，具体提供一种基于深度强化学习和确定性策略梯度算法的水库多目标优化智能调度方法，包括收集目标水库的原始水文数据和水库特性曲线；建立包括目标函数和约束条件在内的多目标优化调度模型；将多目标优化调度模型映射为马尔科夫决策过程，建立相应的强化学习环境；选择深度强化学习确定性策略梯度算法与环境进行交互训练，搭建水库多目标优化智能调度模型；通过水库多目标优化智能调度模型对水库进行多目标优化智能调度。该方法解决了现有技术中深度强化学习方法普遍采用固定权重设计激励函数，导致所学习的调度策略灵活性不足，难以根据环境状态实现各水库调度目标的实时动态协调优化的问题。

本发明授权基于深度强化学习和确定性策略梯度算法的水库多目标优化智能调度方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度强化学习和确定性策略梯度算法的水库多目标优化智能调度方法，其特征在于，包括： 步骤一、收集目标水库的原始水文数据和水库特性曲线，并对所述原始水文数据进行预处理； 步骤二、根据所述目标水库的主要功能和调度需求，分别从防洪效益、发电效益和水资源效益三方面确定优化目标，建立包括目标函数和约束条件在内的多目标优化调度模型； 步骤三、将所述多目标优化调度模型映射为马尔科夫决策过程，从而建立相应的强化学习的MDP环境，具体包括构建完整的MDP环境，定义状态空间、动作空间、激励函数以及状态转移规律函数： 所述激励函数的计算步骤为： 1对应防洪效益、发电效益、水资源效益、水位以及流量分别设置激励函数、、、以及，分别为： 防洪效益方面以模拟拦洪量作为激励函数，定义如下： ； ； 式中：表示防洪效益的激励函数，和分别为第个时段的入库流量和出库流量，表示开始计算水库拦洪量的流量阈值，为当前时段的发电满发流量；当目标水库的入库流量超过且大于时，若出库流量小于入库流量，则计算该时段的拦洪量；为时段长度； 发电效益方面以模拟发电量作为激励函数，定义如下： ； 式中：表示发电效益的激励函数，表示综合出力系数，是当前时段的水头，为发电流量； 水资源效益方面以模拟弃水量作为激励函数，定义如下： ； ； 式中：表示水资源效益的激励函数，为弃水流量；水位方面，当水库水位落在水位安全区间[]内时，给予正激励，、分别表示水位安全区间的最小、最大值；而当水库水位超出水位安全区间时，则根据偏离程度给予负激励，偏离越大，惩罚越严重，对应的激励函数为： ； 式中：表示水位的激励函数，为当前时刻水库水位，为水位处于安全区间时的正激励常数； 流量方面，当水库出库流量落在流量安全区间[]内时，给予正激励，、分别表示流量安全区间的最小、最大值；而当出库流量超出流量安全区间时，则根据偏离程度给予负激励，偏离越大，惩罚越严重，对应的激励函数为： ； 式中：表示流量的激励函数，表示流量缩放因子，为出库流量处于安全区间时的正激励常数； 2动态权重引入首先定义三个中间变量、、： ； ； ；式中：是水库最大库容，是最大入库流量； 为每个激励函数定义一个线性组合拼接指数，作为未归一化权重： ； ； ； ； ； 式中，反映关键水位阈值，是反映智能调度方法对当前入库流量和未来预报流量的响应灵敏度，是反映当前蓄水比对目标权重的影响程度，三个参数通过水库在不同的运行时间以及历史数据确定； 利用Softmax函数，将上述权重转为最终权重： ； 式中，i = 1, 2, 3, 4, 5表示,,的未归一化权重，i = 1, 2, 3, 4, 5表示对应的最终权重； 3总激励函数的计算式为： ； 步骤四、选择深度确定性策略梯度算法与所述环境进行交互训练，搭建水库多目标优化智能调度模型； 步骤五、将经过训练的水库多目标优化智能调度模型部署在目标水库的调度系统中，对水库进行多目标优化智能调度。

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