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龙图腾网获悉西安交通大学;国网上海市电力公司;中国电力科学研究院有限公司申请的专利基于知识约束深度期望Q网络的移动储能调度方法及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：CN119602319B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202411410611.3，技术领域涉及：H02J3/28；该发明授权基于知识约束深度期望Q网络的移动储能调度方法及装置是由丁涛;汪顺其;杜思君;顾军;苏运;杨帆;乔骥设计研发完成，并于2024-10-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于知识约束深度期望Q网络的移动储能调度方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于知识约束深度期望Q网络的移动储能调度方法及装置，研究了以移动储能为主要负荷支撑组件的充放电决策，包括基于应急资源时空耦合、极端气象场景的不确定性、储能充放电及时空转移约束，建立面向负荷恢复的移动储能弹性优化调度模型；基于移动储能弹性优化调度模型，将应急资源时空耦合、极端气象场景的不确定性、储能充放电及时空转移约束融入到机器学习预处理的数学推导中，以建立涵盖优化约束知识融合的储能马尔可夫决策过程；基于储能马尔可夫决策过程，建立基于深度期望Q网络算法的弹性调度流程训练智能体，以优化移动储能系统的调度策略。本发明增强了系统的弹性，保证了计算效率，有效地解决了不确定性问题。

本发明授权基于知识约束深度期望Q网络的移动储能调度方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于知识约束深度期望Q网络的移动储能调度方法，其特征在于，包括： 基于应急资源时空耦合、极端气象场景的不确定性、储能充放电及时空转移约束，建立面向负荷恢复的移动储能弹性优化调度模型； 基于所述移动储能弹性优化调度模型，将所述应急资源时空耦合、所述极端气象场景的不确定性、所述储能充放电及所述时空转移约束融入到机器学习预处理的数学推导中，以建立涵盖优化约束知识融合的储能马尔可夫决策过程； 基于所述储能马尔可夫决策过程，建立基于深度期望Q网络算法的弹性调度流程训练智能体，以优化移动储能系统的调度策略； 所述基于应急资源时空耦合、极端气象场景的不确定性、储能充放电及时空转移约束，建立面向负荷恢复的移动储能弹性优化调度模型，表示为： 其中，表示区域电网与外界交换的功率，表示t时刻MES系统的充放电功率，大于0表示充电，小于0表示放电，表示t时刻负荷的恢复功率，表示新能源不确定功率出力，ξs是与场景s有关的随机变量，用于表征极端气象场景下新能源处理的不确定性，表示t时刻放电功率，表示t时刻充电功率，表示t时刻储能系统的总存储能量，表示t时刻MES到达后注入的新能量，用于表征应急资源时空耦合特征，表示t时刻区域电网恢复的负荷功率，ηchar和ηdis分别表示充电的效率和放电的效率，上式共同用于表征储能充放电及时空转移约束； 所述基于所述移动储能弹性优化调度模型，将所述应急资源时空耦合、所述极端气象场景的不确定性、所述储能充放电及所述时空转移约束融入到机器学习预处理的数学推导中，以建立涵盖优化约束知识融合的储能马尔可夫决策过程，基于所述储能马尔可夫决策过程，建立基于深度期望Q网络算法的弹性调度流程训练智能体，以优化移动储能系统的调度策略，表示为： AESS＝[0,ΔPdis,2ΔPdis...,n-1ΔPdis,nΔPdis,...,Pmax_dis] Pmax_dis＝N0ΔPdis Rt＝αRt-1+1-αrt qs,a；θ′＝rs,a+γEqs′,a；θ′ 其中，AESS表示ESS功率矩阵向量，n表示调度档位；Pmax_dis表示最大放电功率，ΔPdis表示放电可调区间，N0表示放电可调档位，rt表示单次即时奖励回报，ωi表示负荷权重，表示负荷的额定功率，Γt表示惩罚项，Rt表示t次叠代累计回报，α是折扣率，qs,a；θ表示在确定状态s、网络参数θ下执行动作a得到的Q值回报，ak∈A中，ak表示第k个不确定区间的动作，A表示对应的可执行动作空间集合；E·指对应不确定状态s下得到的期望回报，γ是训练折扣率，s′k表示第k个不确定区间的状态；上述表达式是移动储能弹性优化调度模型的知识等效嵌入，具体表现为：公式AESS＝[0,ΔPdis,2ΔPdis...,n-1ΔPdis,nΔPdis,...,Pmax_dis]及Pmax_dis＝N0ΔPdis为移动储能充放电的离散化决策逼近，及Rt＝αRt-1+1-αrt两式为移动储能的过充过放软约束的惩罚函数修正，其余式子为多场景随机优化的期望训练表征。

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