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龙图腾网获悉国网上海市电力公司;北京交通大学申请的专利一种基于安全强化学习的综合能源系统反脆弱优化运行方法、系统、电子设备及介质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：CN119809030B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202411862081.6，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种基于安全强化学习的综合能源系统反脆弱优化运行方法、系统、电子设备及介质是由潘爱强;张雨璠;许寅;刘曌;李天明设计研发完成，并于2024-12-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于安全强化学习的综合能源系统反脆弱优化运行方法、系统、电子设备及介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于安全强化学习的综合能源系统反脆弱优化运行方法、系统、电子设备及介质，属于综合能源系统运行分析技术领域，包括以下步骤：步骤S1、建立综合能源系统反脆弱优化问题的数学模型，设定综合能源系统反脆弱优化问题的数学模型的目标函数和约束条件；步骤S2、将综合能源系统反脆弱优化问题转化为基于约束马尔可夫决策过程的优化模型；步骤S3、设计安全强化学习求解算法，并对各网络进行更新，收敛后得到综合能源系统反脆弱优化问题的最优解。本发明采用上述的一种基于安全强化学习的综合能源系统反脆弱优化运行方法、系统、电子设备及介质，可以提升系统应对不确定性的反脆弱能力。

本发明授权一种基于安全强化学习的综合能源系统反脆弱优化运行方法、系统、电子设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于安全强化学习的综合能源系统反脆弱优化运行方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1、建立综合能源系统反脆弱优化问题的数学模型，在设备运行约束、外部能源供应约束、电储能设备约束、电平衡约束、热能平衡约束共五个约束条件下，设定综合能源系统反脆弱优化问题的数学模型的目标函数； 步骤S2、将综合能源系统反脆弱优化问题转化为基于约束马尔可夫决策过程的优化模型； 步骤S3、设计安全强化学习求解算法，包括经济价值网络、经济目标网络、安全价值网络、安全目标网络、策略网络和目标策略网络，并对各网络进行更新，收敛后得到综合能源系统反脆弱优化问题的最优解； 经济价值网络、安全价值网络、策略网络、经济目标网络、安全目标网络和目标策略网络的更新过程如下： 经济价值网络更新过程为： LφQ＝[yt-Qst,at∣φQ]224； 其中，LφQ为经济价值网络损失函数；yt为t时刻的目标经济值；Qst,αt∣φQ为经济价值网络输出的动作价值函数；φQ为本轮更新前经济价值网络参数；为本轮更新后经济价值网络参数；αφ为经济价值网络学习率；▽为梯度计算函数； 安全价值网络更新过程为： 其中，LψC为安全价值网络损失函数；为t时刻的目标安全值；Cst,at∣ψC为不同约束条件对应的安全价值函数；ψC为本轮更新前安全价值网络参数；为本轮更新后安全价值网络参数；αψ为安全价值网络学习率； 策略网络更新过程为： Lst,at∣λ＝Qst,at∣φQ-λ[Cst,at∣ψC-d]28； 其中，Lst,at∣λ为策略网络损失函数；λ为拉格朗日乘子；θπ为本轮更新前策略网络参数；为本轮更新后策略网络参数；lπ为策略网络的学习率，d为约束容差； 经济目标网络、安全目标网络和目标策略网络的更新过程为： 其中，为本轮更新后经济目标网络参数；τ为软更新系数；为本轮更新前经济目标网络参数；为本轮更新后安全目标网络参数；为本轮更新前安全目标网络参数；为本轮更新后目标策略网络参数；为本轮更新前目标策略网络参数。

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国网上海市电力公司;北京交通大学，其通讯地址为：200072 上海市静安区共和新路2511号；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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