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龙图腾网获悉昆明自动化成套集团股份有限公司申请的专利面向储能系统寿命延长的动态充放电策略协同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：CN120601494B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202511108549.7，技术领域涉及：H02J3/32；该发明授权面向储能系统寿命延长的动态充放电策略协同优化方法是由王升星;徐应发;杨美贵;于文敏;赵继橙设计研发完成，并于2025-08-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向储能系统寿命延长的动态充放电策略协同优化方法在说明书摘要公布了：本发明涉及储能系统技术领域，具体而言，涉及面向储能系统寿命延长的动态充放电策略协同优化方法，包括：基于预设的长短期记忆网络模型，输入历史电价时间序列数据，以生成电价预测序列；构建状态向量，所述状态向量包括储能系统在当前时刻t的内部状态，以及电价预测序列；将所述状态向量输入至预先训练好的深度强化学习智能体，所述深度强化学习智能体根据输入的所述状态向量，基于预定义的离散充放电动作集合中输出选取的具体动作；将输出的具体动作转换为充放电功率控制指令，并下发至储能变流器执行。本发明通过深度强化学习，结合电价精准预测与电池健康动态建模，实现了储能系统在复杂市场环境下的充放电策略协同优化。

本发明授权面向储能系统寿命延长的动态充放电策略协同优化方法在权利要求书中公布了：1.面向储能系统寿命延长的动态充放电策略协同优化方法，其特征在于，该方法的步骤包括： 基于预设的长短期记忆网络模型，输入历史电价时间序列数据，以生成电价预测序列； 构建状态向量，所述状态向量包括储能系统在当前时刻t的内部状态，以及电价预测序列； 将所述状态向量输入至预先训练好的深度强化学习智能体，所述深度强化学习智能体根据输入的所述状态向量，基于预定义的离散充放电动作集合中输出选取的具体动作； 将输出的具体动作转换为充放电功率控制指令，并下发至储能变流器执行； 所述深度强化学习智能体，其具体训练过程为： 初始化评估网络与目标网络，并准备用于存储交互数据的经验回放池； 在电池仿真环境中，利用定义的即时奖励函数Rt评估电池仿真环境中的每一次交互，并生成包含状态、动作、奖励、下一状态的数据元组； 将所述数据元组存入一个经验回放池； 从所述经验回放池中随机抽取数据，用于计算目标Q值和当前Q值； 根据所述目标Q值与当前Q值之间的损失，迭代更新深度强化学习智能体的权重，直至迭代最大次数后，完成深度强化学习智能体的训练； 所述定义的即时奖励函数Rt，其求解步骤为： 基于所述状态向量St中，提取未来N个时间步各自对应的预测电价； 将N个预测电价中的每一个，分别与当前所选具体动作对应的充放电功率值相乘，以得到N个单步预期收益值； 对N个单步预期收益值进行累加求和，将该累加求和的结果确定为未来N步预期经济收益项； 将当前时刻的荷电状态SOCt和健康状态SOHt作为输入，通过预设的健康成本系数函数k，输出与状态相关的健康成本系数； 将健康成本系数，与当前所选具体动作对应的预设的动作应力因子f进行相乘，得到第一乘积结果，将第一乘积结果确定为状态依赖型健康成本项； 将所述未来N步预期经济收益项乘以第一预设权重α，得到第一计算结果； 将所述状态依赖型健康成本项乘以第二预设权重β，得到第二计算结果； 将第一计算结果与第二计算结果相减，最终差值表征为所述即时奖励函数Rt。

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