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龙图腾网获悉武汉本物科技股份有限公司申请的专利一种基于深度强化学习的能源管理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：CN120879587B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202511410484.1，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权一种基于深度强化学习的能源管理方法及系统是由彭驰;袁新水;潘万涛;崔皓;刘水清;胡鸣;饶玉彪;黎晓珊设计研发完成，并于2025-09-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度强化学习的能源管理方法及系统在说明书摘要公布了：本申请提供了一种基于深度强化学习的能源管理方法及系统，涉及能源管理技术领域，该方法包括：获得若干供能单元的若干储能量预测模型，处理若干预设时区储能影响因素，生成若干预测储能量；基于若干供能单元，对元件位号进行储能损失权重分布，获得若干元件位号权重分布矩阵；获得若干损伤类型权重分布矩阵；计算若干供能激励因子；基于线路服役时长、线路规格参数和服役环境参数，计算获得若干线路段老化因子，结合若干线路段长度，构建若干线路段送能激励因子；根据若干供能激励因子和若干线路段送能激励因子，结合预测储能量，执行能源管理。解决了现有技术中无法准确预测未来时区的能源数据，并据此进行有效的预先性管理的技术问题。

本发明授权一种基于深度强化学习的能源管理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度强化学习的能源管理方法，其特征在于，包括： 获得若干供能单元的若干储能量预测模型，处理若干预设时区储能影响因素，生成若干预测储能量，储能量预测模型通过多组数据利用深度强化学习训练生成，所述多组数据的任意一组均包括目标储能单元的设定时间步长储能影响因素数据与标识储能量的标签； 基于所述若干供能单元，对元件位号进行储能损失权重分布，获得若干元件位号权重分布矩阵，其中，以第一供能单元型号和预设储能影响因素为常量，采集元件位号集合全健康的第一储能量记录值，以第一供能单元型号和预设储能影响因素为常量，采集第一元件位号异常的第二储能量记录值，计算所述第一储能量记录值减去所述第二储能量记录值的第一储能损失量； 遍历所述若干供能单元的元件位号集，对元件损伤类型进行储能损失权重分布，获得若干损伤类型权重分布矩阵，其中，以第一供能单元型号和预设储能影响因素为常量，采集第一元件位号处于第一损伤类型的第三储能量记录值，计算所述第一储能量记录值减去所述第三储能量记录值的第二储能损失量； 提取若干供能单元的若干元件服役时长、若干元件维修损伤类型列表和若干元件维修频率列表，结合所述若干元件位号权重分布矩阵和所述若干损伤类型权重分布矩阵，计算若干供能激励因子，其中，供能激励因子越大，供能单元参与配电概率越高； 基于线路服役时长、线路规格参数和服役环境参数，对若干线路段进行老化分析，获得若干线路段老化因子，结合若干线路段长度，构建若干线路段送能激励因子，其中，送能激励因子越大，老化因子越小，路段长度越短； 根据所述若干供能激励因子和所述若干线路段送能激励因子，结合所述预测储能量，执行能源管理。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人武汉本物科技股份有限公司，其通讯地址为：430062 湖北省武汉市武昌区武汉中北路223号新建商业服务设施(铁投.碳汇大厦)13层(电梯层14层)1402；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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