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龙图腾网获悉南方电网科学研究院有限责任公司;广东电网有限责任公司广州供电局申请的专利配用电系统分布式用能优化方法、装置和计算机设备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：CN119965868B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202510443978.3，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权配用电系统分布式用能优化方法、装置和计算机设备是由赵云;陆煜锌;刘熙鹏;林伟斌;王宗义;蔡梓文;潘威;罗林欢;汪帆;贾巍;吕晓杰设计研发完成，并于2025-04-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本配用电系统分布式用能优化方法、装置和计算机设备在说明书摘要公布了：本申请涉及一种配用电系统分布式用能优化方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。方法包括：获取电力系统的电力供需数据；根据电力供需数据，分析获得用户侧的至少一类负荷的用电行为特性；根据至少一类负荷的用电行为特性，确定各类负荷的负荷曲线；构建用户侧与电网侧之间的多智能体强化学习模型；将负荷峰谷差最小化和用电成本最小化作为约束条件，对多智能体强化学习模型进行优化；获取实时电价数据和电力系统状态数据；利用多智能体强化学习模型，根据实时电价数据和电力系统状态数据，优化各类负荷的负荷曲线。采用本方法能够优化电力系统的多类型负荷曲线，实现削峰填谷的目标，提升电网的运行效率和经济性。

本发明授权配用电系统分布式用能优化方法、装置和计算机设备在权利要求书中公布了：1.一种配用电系统分布式用能优化方法，其特征在于，所述方法包括： 获取电力系统的电力供需数据； 根据所述电力供需数据，分析获得用户侧的至少一类负荷的用电行为特性； 根据至少一类负荷的用电行为特性，确定各类负荷的负荷曲线； 构建用户侧与电网侧之间的多智能体强化学习模型，所述多智能体强化学习模型用于对多个智能体在共享环境中进行决策和交互； 将负荷峰谷差最小化和用电成本最小化作为约束条件，对所述多智能体强化学习模型进行优化； 获取实时电价数据和电力系统状态数据； 所述优化后的多智能体强化学习模型包括用户侧的每类负荷和电网侧各自对应的智能体；初始化用户侧的每类负荷和电网侧各自对应的智能体；将所述实时电价数据和所述电力系统状态数据输入至所有优化后的多智能体强化学习模型中，利用多智能体深度确定性策略梯度算法对多智能体进行求解，得到动作指令；根据动作指令的执行反馈结果，调整每个智能体的负荷调度策略，优化各类负荷的负荷曲线； 在负荷类型为电动汽车负荷的情况下，电动汽车负荷对应的智能体包括： 状态空间： ； 其中，表示电动汽车的电池荷电状态，表示电动汽车的充放电状态，表示电动汽车仅与电网连接，不处于充放电状态，表示电动汽车处于充电状态，表示电动汽车处于放电状态；Pcharge表示电动汽车的充电功率，Pdischarge表示电动汽车的放电功率，表示电动汽车的充电效率，表示电动汽车的放电效率；表示电动汽车预计离网时间，表示电动汽车的预计接入电网时间，表示电动汽车的预计行驶距离，表示负荷调度后与原始负荷值的差异，为实时电价； 动作空间：； 根据动态电价的一般变化周期将时间步长调整为1h，电动汽车的状态包括：充电状态、放电状态以及连接电网但既不处于充电状态又不处于放电状态，表示电动汽车仅与电网连接，不处于充放电状态，表示电动汽车处于充电状态，表示电动汽车处于放电状态； 奖励函数： ； ； ； ； ； 其中，、、、是各项子目标的权重，各个子奖励函数分别表示负荷调度、电网稳定性、经济收益和电池健康的奖励；是奖励系数，和分别表示放电和充电功率，奖励鼓励放电并减少充电，从而帮助电网在需要时获得支持；和，是权重系数，是当前电网负荷，是电网的最大负荷，是指示函数，当电网负荷超过最大负荷时，奖励激励电动汽车进行适当地放电，促使电动汽车在电网负荷较高时进行放电，帮助电网平衡负荷；是经济奖励的权重系数，奖励鼓励电动汽车在电价高时放电，在电价低时充电，最大化经济效益；是电池健康奖励的权重系数，奖励通过惩罚过度充放电以保护电池健康； ；； ； ； 其中，表示有关电池荷电状态的惩罚函数，表示有关充放电行为的惩罚函数，表示对电动汽车同时进行充电和放电的惩罚函数；为拟合的参数，表示电动汽车的最大荷电状态，表示电动汽车的最小荷电状态，将电动汽车的动作进行解码得到和，分别代表电动汽车处于充电状态和放电状态，当表示电动汽车处于充电状态，当表示电动汽车不处于充电状态；当表示电动汽车处于放电状态，当表示电动汽车不处于放电状态；表示负荷高峰时段，表示负荷低谷时段。

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南方电网科学研究院有限责任公司;广东电网有限责任公司广州供电局，其通讯地址为：510663 广东省广州市萝岗区科学城科翔路11号J1栋3、4、5楼及J3栋3楼；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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