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龙图腾网获悉国网福建省电力有限公司;国网福建省电力有限公司营销服务中心申请的专利一种基于约束感知强化学习的综合储能系统优化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：CN118735028B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202410657028.6，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种基于约束感知强化学习的综合储能系统优化方法是由叶强;陈吴晓;蔡雨晴;胡泽延;张晨瀚;姜志筠;林涵;柳絮莹;金涛设计研发完成，并于2024-05-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于约束感知强化学习的综合储能系统优化方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于约束感知强化学习的综合储能系统优化方法，包括：构建Q值网络，所述Q值网络包括若干神经单元，所述神经单元的激活函数为RELU函数；将燃气轮机组输出功率和储能机组输出功率作为动作，将风电系统输出功率、负载功率、储能系统荷电状态作为状态，将燃气轮机组运营成本、售购电成本和功率不平衡量作为惩罚项建立奖励函数，训练Q值网络得到Q值网络的最优参数；将固定Q值网络参数，将Q值网络转换为混合整数规划模型，所述混合整数规划模型设有微电网约束条件；输入当前状态至混合整数规划模型，通过gurobi求解器求解混合整数规划模型，得到最优动作即能源调度方案。

本发明授权一种基于约束感知强化学习的综合储能系统优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于约束感知强化学习的综合储能系统优化方法，其特征在于，包括以下步骤： 构建Q值网络，所述Q值网络包括若干神经单元，所述神经单元的激活函数为RELU函数； 将燃气轮机组输出功率和储能机组输出功率作为动作，将风电系统输出功率、负载功率、储能系统荷电状态作为状态，将燃气轮机组运营成本、售购电成本和功率不平衡量作为惩罚项建立奖励函数，训练Q值网络得到Q值网络的最优参数； 将固定Q值网络参数，将Q值网络转换为混合整数规划模型，所述混合整数规划模型设有微电网约束条件； 输入当前状态至混合整数规划模型，通过gurobi求解器求解混合整数规划模型，得到最优动作即能源调度方案； 其中，所述混合整数规划模型以公式表达为： ； ； 式中，表示第i个动作；表示第j个状态；是状态j下采取动作i对应的奖励值；Q·表示Q值函数； 其中，所述奖励函数以公式表达为： ； 式中，，分别为成本最小化、功率不平衡的惩罚因子；为第i个燃气轮机组的运营成本，为向主网售购电成本；为有功功率不平衡量； 其中，所述微电网约束条件包括功率平衡约束和燃气轮机组的上坡约束和下坡约束。

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