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龙图腾网获悉国网江苏省电力有限公司南京供电分公司申请的专利一种基于A3C算法的江水源热泵供能系统优化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：CN115392549B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202210939058.7，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种基于A3C算法的江水源热泵供能系统优化调度方法是由徐荆州;许洪华;肖晶;王璞;张玮亚;许自强;钱欣;朱正谊;施萱轩;许若冰;陈驰设计研发完成，并于2022-08-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于A3C算法的江水源热泵供能系统优化调度方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于A3C算法的江水源热泵供能系统优化调度方法，通过获取江水源热泵供能系统中各个时间段的可再生能源出力、二氧化碳排放量、水泵效率、电负荷和冷热负荷等指标，并为各类型指标进行动态赋权，利用强化学习A3C算法求解供能系统优化调度模型，得到各个时间段供能系统优化调度方法策略，即可实现对江水源热泵供能系统的优化调度。本发明融合用户用电行为等社会综合信息，基于强化学习A3C算法收敛快、调参易的特点，提出了江水源热泵供能系统新型优化调度方法，可有效解决负荷密集区电网峰谷差大的问题，实现高能效、高可靠、低排放的综合能源供应。

本发明授权一种基于A3C算法的江水源热泵供能系统优化调度方法在权利要求书中公布了：1.一种基于A3C算法的江水源热泵供能系统优化调度方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，获取江水源热泵供能系统中各个时间段的环保指标、技术指标、经济指标和用户用电行为指标； 步骤2：为环保指标、技术指标、经济指标和用户用电行为指标进行动态赋权； 环保指标的动态赋权函数β1为： 公式1中，Pret为t时刻江水源热泵供能系统可再生能源出力，Pre_max为江水源热泵供能系统的可再生能源装机总量； 技术指标的动态赋权函数β2为： 公式2中，PL_kt为第k种能源在t时刻的能源负荷；PL_kmax代表第k种能源的最大负荷； 经济指标的动态赋权函数β3为： 公式3中，PLt为t时刻江水源热泵供能系统的负荷总量；PL_max为江水源热泵供能系统总负荷的最大值； 用户用电行为指标的动态赋权函数β4为： 公式4中，Pmax为各个时间段内负荷功率最大值，Pmin为各个时间段内负荷功率最小值； 步骤3：依赖马尔科夫决策过程对江水源热泵供能系统优化调度方法建模； 建模依赖马尔科夫决策过程，对四元组＜S,A,R,f＞进行定义，S表示状态，A表示动作策略，R表示奖励函数，f表示状态转移函数，f由强化学习中深度神经网络进行表现；状态S为供能系统中设备状态和外部自然环境两者的结合； 奖励函数R的计算式为： R＝β3CHP+β2VEQ+β1MCO2+β4Epur5 公式5中，CHP为供能系统成本，VEQ为供能系统水泵的效率，MCO2为各个时间段内系统二氧化碳排放总量，Epur为各个时间段内用户买电总量； 建模的热平衡约束计算式为： 公式6中，为第j个江水源热泵在t时刻的加热功率，为系统在t时刻总热负荷，NHP为江水源热泵供能系统中热泵机组的数量； 热泵机组加热功率约束计算式为： 公式7中，Qmin为单台热泵机加热功率的下限，Qmax为单台热泵机加热功率的上限，为t时刻第j个热泵机的启停标志，为t时刻第j个热泵机的加热功率； 步骤4：基于强化学习A3C算法多线程异步训练，引入贝叶斯优化算法对超参数进行学习，并结合时序差分算法加速算法收敛，获得各个时间段的供能系统优化调度方法。

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