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龙图腾网获悉青岛海尔新能源科技有限公司申请的专利基于深度强化学习的储能调度方法、程序产品及设备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：CN121563153B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202610081839.5，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权基于深度强化学习的储能调度方法、程序产品及设备是由冯容乾;周毅;王瀚;刘兆玮设计研发完成，并于2026-01-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度强化学习的储能调度方法、程序产品及设备在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于深度强化学习的储能调度方法、程序产品及设备。储能调度方法包括：在每一调度决策时刻，获取储能系统的实时运行数据与关联调度决策时刻的外部时序数据；将外部时序数据进行特征处理后与实时运行数据进行融合，构成深度强化学习模型的输入状态向量；构建包括经济收益项、电池衰减成本惩罚项及电池健康安全约束惩罚项的综合奖励函数；将输入状态向量输入至深度强化学习模型，以最大化综合奖励函数为训练目标，驱动深度强化学习模型进行策略学习，输出对应于调度决策时刻的充放电策略。本发明使充放电策略能够动态权衡即时收益与电池全生命周期损耗及安全风险，实现系统全维度的综合最优调度。

本发明授权基于深度强化学习的储能调度方法、程序产品及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于深度强化学习的储能调度方法，应用于包含电池单元的储能系统，其特征在于，所述储能调度方法包括： 在每一调度决策时刻，获取所述储能系统的实时运行数据与关联所述调度决策时刻的外部时序数据，其中，所述实时运行数据包括所述电池单元的充放电倍率、端电压、充放电电流以及荷电状态，所述外部时序数据包括历史电价数据、历史用电负荷数据以及未来环境数据； 将所述外部时序数据进行特征处理后与所述实时运行数据进行融合，构成深度强化学习模型的输入状态向量； 构建一项综合奖励函数，所述综合奖励函数至少包括经济收益项、电池衰减成本惩罚项及电池健康安全约束惩罚项，其中，所述电池健康安全约束惩罚项包括荷电状态越限子惩罚项、高倍率充放电子惩罚项和荷电状态突变子惩罚项，所述荷电状态越限子惩罚项用于约束所述电池单元的荷电状态运行于预设的安全区间，所述高倍率充放电子惩罚项用于抑制所述电池单元过高的充放电电流，所述荷电状态突变子惩罚项用于平滑所述电池单元的充放电过程、抑制相邻调度决策时刻间荷电状态的剧烈变化； 将所述输入状态向量输入至所述深度强化学习模型，以最大化所述综合奖励函数为训练目标，驱动所述深度强化学习模型进行策略学习，并输出对应于所述调度决策时刻的充放电策略； 在驱动所述深度强化学习模型进行策略学习的过程中，还包括： 基于所述深度强化学习模型的内部状态参数的变化特征，计算当前训练阶段的策略稳定性评估值，其中，所述内部状态参数至少包括策略梯度、动作选择分布以及价值函数预测中的一种或多种； 根据所述策略稳定性评估值动态调整所述深度强化学习模型的目标熵值，其中，所述目标熵值用于表征策略的随机性与不确定性； 根据所述策略稳定性评估值动态调整所述深度强化学习模型的目标熵值的步骤包括： 当所述策略稳定性评估值大于预设的第一阈值时，降低所述目标熵值，以增强策略对已学习经验的利用；以及 当所述策略稳定性评估值小于预设的第二阈值时，提高所述目标熵值，以增强策略对未知状态的探索，其中，所述第二阈值小于所述第一阈值 其中，所述策略稳定性评估值通过以下公式计算： ； 其中，示当前训练阶段时刻t的策略稳定性评估值，其取值范围为：0,1]，越接近1，表示策略越稳定；表示策略梯度范数在近期训练步中的标准差，反映策略更新方向的波动性；表示动作分布在近期训练步中的标准差，反映动作选择随机性的波动性；表示动作价值函数预测在近期训练步中的标准差，反映价值估计的波动性；、、分别为对应波动性指标的权重系数，用于调节各项对稳定性评估的贡献比例； 根据计算得到的策略稳定性评估值，通过以下动态熵调整方程确定目标熵值： ； 其中，为动态调整后的目标熵值；为预设的基础熵值；为标准熵系数，用于确定目标熵值的基础水平；为稳定性响应系数，用于控制策略稳定性对目标熵值的调节强度与方向；为探索激励系数，为衰减率，为当前训练步数；为总训练步数。

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