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龙图腾网获悉广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司电力调度控制中心申请的专利一种用于电力系统的低碳调度控制方法、装置、终端设备及存储介质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：CN119726827B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202411845968.4，技术领域涉及：H02J3/28；该发明授权一种用于电力系统的低碳调度控制方法、装置、终端设备及存储介质是由杨韵;包博;刘名得;赵越;张水平;杨银国;程永峰;付聪;陈卉灿;段秦尉;左剑设计研发完成，并于2024-12-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于电力系统的低碳调度控制方法、装置、终端设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于电力系统的低碳调度控制方法、装置、终端设备及存储介质，所述方法包括：根据新能源和碳交易机制联合参与电力系统优化调度的信息，构建基于马尔可夫决策过程的电力系统低碳经济调度模型。根据模型，提出一种基于不等式简约梯度与跨回合信息传播的强化学习电力系统低碳经济调度策略；基于所提的强化学习方法将训练好的约束处理actor网络集成到电力系统调度装置中投入应用，根据系统实时状态信息作出发电机组与储能的调度方案。本发明基于电力系统低碳经济调度的需求，克服了一般约束强化学习学习能力降低以及兼容性较差的缺陷，还大大提高了电力系统低碳调度控制的决策经济性。

本发明授权一种用于电力系统的低碳调度控制方法、装置、终端设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种用于电力系统的低碳调度控制方法，其特征在于，包括： 基于马尔可夫决策过程，构建电力系统的低碳经济调度模型的马尔可夫决策过程模型； 根据预设的基于不等式简约梯度与跨回合信息传播的强化学习方法和马尔可夫决策过程模型，对actor网络进行离线训练，在离线训练完成后获得约束处理actor网络；其中，所述根据预设的基于不等式简约梯度与跨回合信息传播的强化学习方法和马尔可夫决策过程模型，对actor网络进行离线训练，包括：在离线训练的每一episode中，基于马尔可夫决策过程模型和当前的actor网络，按预设的时间步数执行约束处理操作；其中，每一时间步执行一次约束处理操作，通过经验回放池存储每次执行约束处理操作所生成的矫正动作、电力系统状态信息以及奖励；在离线训练的每一episode中，在执行的时间步数达到episode设定的更新步数时，在经验回放池中随机抽取最小批次数量的小批次轨迹；通过critic网络对所述小批次轨迹中的状态与动作对进行打分，获得打分值；基于打分值构建当前actor网络的loss值计算公式，根据所述loss值计算公式，对当前的actor网络使用梯度下降进行actor网络参数更新，通过包含更新后的actor网络参的actor网络执行下一约束处理操作；使用跨回合信息传播更新算法对critic网络参数进行更新，获得更新后的critic网络参数，通过包含更新后的critic网络参数对下一次小批次轨迹中的状态与动作对进行打分；在所述离线训练的episode数达到预设的episode数阈值时，完成actor网络的离线训练，获得约束处理actor网络； 将所述约束处理actor网络集成至电力系统调度设备中，以使所述电力系统调度设备基于所述约束处理actor网络根据电力系统的实时状态信息，输出所述电力系统中各发电设备和储能的调度方案； 根据所述调度方案，对所述电力系统中发电设备与储能设备进行调度。

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