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龙图腾网获悉中国电建集团北京勘测设计研究院有限公司申请的专利一种抽水蓄能电站碳评估与优化方法及系统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：CN120338411B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202510482199.4，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种抽水蓄能电站碳评估与优化方法及系统是由魏佳明;金弈;陈亚杰;谭奇林;董磊华;刘飞;张建富;丁驰;张志广;王龙高;张金燕;苑紫怡设计研发完成，并于2025-04-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种抽水蓄能电站碳评估与优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种抽水蓄能电站碳评估与优化方法及系统，涉及储能设备控制技术领域，包括通过从抽水蓄能电站及其周边环境布置和收集传感器的运行数据，并对运行数据进行预处理，得到格式化数据；基于格式化数据，配合深度确定性策略梯度算法构建深度强化学习模型，将传感器的运行数据重新输入深度强化学习模型，得到当前及未来的碳排放评估结果。本发明通过结合深度强化学习与传感器网络的新型优化方法，解决了传统抽水蓄能电站优化方法忽视外部环境影响、缺乏前瞻性及动态适应性不足的问题。

本发明授权一种抽水蓄能电站碳评估与优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种抽水蓄能电站碳评估与优化方法，其特征在于，包括： 通过从抽水蓄能电站及其周边环境布置和收集传感器的运行数据，并对所述运行数据进行预处理，得到格式化数据； 基于所述格式化数据，配合深度确定性策略梯度算法构建深度强化学习模型； 将所述传感器的运行数据重新输入所述深度强化学习模型，得到当前及未来的碳排放评估结果； 根据所述碳排放评估结果制定具体的优化策略，得到降低碳排放的优化方案并实施； 通过监测所述优化方案的实施效果，并将其监测数据反馈给所述深度强化学习模型； 所述基于所述格式化数据，配合深度确定性策略梯度算法构建深度强化学习模型，具体步骤为： 从所述格式化数据中提取压力读数P和温度读数Temp作为状态向量Scurrent的组成部分； 采用Actor-Critic结构计算状态-动作对的价值QScurrent,Act，引出公式如下： QScurrent,Act＝w1·P+w2·Temp+w3·Flow+w4·Act-w5·e-λ·τ1 其中：w1为调整压力P的权重系数，w2为调整温度Temp权重系数，w3为调整水流速率Flow的权重系数，w4为调整动作Act的权重系数，w5为调整时间衰减项的影响权重系数，λ为控制未来奖励的权重系数，τ指代当前时刻； 计算得出状态-动作对的价值QScurrent,Act值后，初始化Actor网络和Critic网络的权重，并配合深度确定性策略梯度算法构建深度强化学习模型。

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