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龙图腾网获悉山东大学;山东网聪信息科技有限公司申请的专利基于群组增强策略优化的微电网需求侧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：CN121192715B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202511695079.9，技术领域涉及：H02J3/06；该发明授权基于群组增强策略优化的微电网需求侧管理方法及系统是由胡旭辉;李惠民;石达;司陈;王乐挺设计研发完成，并于2025-11-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于群组增强策略优化的微电网需求侧管理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开基于群组增强策略优化的微电网需求侧管理方法及系统，属于微电网管理技术领域，基于群组增强策略优化的微电网需求侧管理方法包括：基于电池储能系统的荷电状态构建环境模型，状态空间由实时系统状态数据构成；构建包括经济奖励和安全惩罚的自适应奖励函数；利用基于群组增强的强化学习算法在环境模型中训练智能体，基于自适应奖励函数，得到最优的储能调度策略网络模型；智能体以环境模型实时系统状态数据为输入，输出时刻的最优储能充放电动作，实现微电网需求侧的智能化管理。本发明在不依赖预测前提下，实现对储能系统实时、自适应、高精度优化控制，提升系统面对可再生能源波动和负荷变化时的运行稳定性、安全性和控制智能化水平。

本发明授权基于群组增强策略优化的微电网需求侧管理方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于群组增强策略优化的微电网需求侧管理方法，其特征在于，包括： 基于电池储能系统的荷电状态构建环境模型，其状态空间由实时系统状态数据构成； 构建包括经济奖励和安全惩罚的自适应奖励函数； 利用基于群组增强的强化学习算法在环境模型中训练智能体，基于自适应奖励函数对智能体中网络模型参数的更新方向进行指导，得到最优的储能调度策略网络模型；智能体以环境模型中实时系统状态数据作为输入，输出时刻的最优储能充放电动作，实现微电网需求侧的智能化管理； 其中，所述训练包括同步群组探索、群组增强的价值函数估计和联合价值与优势估计； 同步群组探索包括： 在每次训练更新开始时，通过一个相同的随机种子初始化个环境，使一组智能体从完全相同的初始状态出发，面对相同的外部随机事件序列； 通过策略函数的动作随机性，生成条结构一致但行为多样的轨迹数据； 群组增强的价值函数估计包括： 基于折扣因子，计算每个智能体轨迹的实时的蒙特卡洛回报序列； 计算蒙特卡洛回报序列的均值和标准差，并对轨迹内的每个时刻点的回报值进行标准化，得到标准化回报值作为价值网络的学习目标； 联合价值与优势估计包括： 计算当前批次所有轨迹在同一时刻的回报均值，获得均值序列； 对均值序列进行标准化，得到低方差的经验性价值估计； 将历史价值估计与低方差的经验性价值估计通过权重因子进行加权混合，生成联合基线； 依据标准化回报值和联合基线，计算最终的优势函数估计。

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