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龙图腾网获悉国能日新科技股份有限公司申请的专利基于时空混合强化学习与蒙特卡洛模拟的新能源电力智能决策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：CN120725389B 。

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：202511195742.9，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权基于时空混合强化学习与蒙特卡洛模拟的新能源电力智能决策方法及系统是由向婕;雍正;王希豪设计研发完成，并于2025-08-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于时空混合强化学习与蒙特卡洛模拟的新能源电力智能决策方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于新能源电力技术领域，提出一种基于时空混合强化学习与蒙特卡洛模拟的新能源电力智能决策方法及系统，包括：获取历史电力状态数据进行数据预处理；训练得到输出调控操作概率分布的先验策略网络；利用蒙特卡洛模拟生成状态空间；基于DQN算法训练，得到用于蒙特卡洛模拟的神经网络；采用动态概率融合机制进行联合决策。本发明突破现有电力调度辅助系统中单一策略网络泛化能力不足、状态评估不准确、动态响应滞后的技术瓶颈，提升风险控制和智能决策的能力。

本发明授权基于时空混合强化学习与蒙特卡洛模拟的新能源电力智能决策方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于时空混合强化学习与蒙特卡洛模拟的新能源电力智能决策方法，其特征在于，包括： S1、获取历史电力状态数据，所述历史电力状态数据包括以全网负荷、新能源出力、联络线负荷、非市场化出力作为状态表征的预测数据和实际数据；进行数据预处理； S2、在数据预处理基础上，重构历史电力状态数据的时空状态表征，形成基于相似日的状态张量；利用时空卷积结合Transformer对状态张量提取全局特征，输入PPOAgent强化学习模块训练，得到输出调控操作概率分布的先验策略网络； S3、截取预测日前N天的历史电力状态数据并计算预测偏差，利用蒙特卡洛模拟生成状态空间；基于DQN算法训练，输入状态空间的状态表征，目标是调控操作的概率，得到用于蒙特卡洛模拟的神经网络； S4、应用所述先验策略网络得到预测日当前状态表征的调控操作概率，记作PRL；应用所述蒙特卡洛模拟的神经网络，得到包含所有调控操作概率分布的集合，计算对应预测日状态表征的调控操作概率均值，记作PMC；采用动态概率融合机制进行联合决策；所述动态概率融合机制包括： ； 其中为选择的调控操作，s为当前状态表征，为权重系数，N为蒙特卡洛模拟中生成的针对对应当前状态表征s的调控操作的样本数量，表示第个样本，表示应用所述先验策略网络得到的对应当前状态表征s的调控操作的概率，表示应用所述蒙特卡洛模拟的神经网络得到的对应当前状态表征s的调控操作的概率均值；表示最终输出的调控操作概率。

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