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龙图腾网获悉浙江富杰电气有限公司申请的专利一种基于深度强化学习的光储充变压器能量优化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：CN120855306B 。

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：202511018099.2，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权一种基于深度强化学习的光储充变压器能量优化方法及系统是由焦小斌;朱仁华;张美娟设计研发完成，并于2025-07-23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光储充变压器能量优化方法及系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于深度强化学习的光储充变压器能量优化方法及系统，旨在解决短期经济调度损害长期设备安全的技术问题。该方法构建一个分层强化学习控制架构，包括一个在慢时间尺度决策的高层策略智能体，和一个在快时间尺度决策的底层策略智能体。高层策略智能体依据高保真物理模型量化的核心电力设备的长期健康状态指标，生成面向未来的策略性安全边界；底层策略智能体接收该安全边界作为其决策的刚性约束，并在该约束内根据实时运行参数，执行以短期经济最优为目标的能量调度。本申请通过该分层架构，将长期安全目标提升为短期经济目标的上层强制性约束，解决了二者的内在冲突，显著提升了系统的长期运行安全性和全生命周期总成本的最优化。

本发明授权一种基于深度强化学习的光储充变压器能量优化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量优化方法，应用于包含光伏、储能、充电设施与变压器的能源系统，其特征在于，该方法包括： 步骤一：构建一个分层强化学习控制架构，所述架构包括一个在较慢时间尺度进行决策的高层策略智能体和一个在较快时间尺度进行决策的底层策略智能体；所述高层策略智能体用于保障所述能源系统中核心电力设备的长期运行安全性，所述底层策略智能体在其决策环境中接收所述策略性安全边界作为强制性约束，并在该约束下追求所述能源系统的短期经济性； 步骤二：所述高层策略智能体根据所述核心电力设备的长期健康状态指标生成一个或多个面向未来的策略性安全边界，并将所述策略性安全边界下发至所述底层策略智能体； 步骤三：所述底层策略智能体在其状态空间中接收所述策略性安全边界，并在所述较快时间尺度的每一个决策点，根据实时运行参数和所述策略性安全边界，生成并执行用于控制所述能源系统内能量流动的能量调度动作； 其中，所述高层策略智能体的状态空间包括所述核心电力设备的长期健康状态指标，所述长期健康状态指标包括基于变压器物理模型计算的变压器累计等效老化量，和或基于电池物理模型计算的储能电池健康状态SoH； 所述高层策略智能体的动作空间为所述策略性安全边界的集合，所述策略性安全边界包括：未来一个调度周期内变压器绕组热点温度的允许上限值，和或储能电池健康状态SoH的允许衰减率预算，和或储能电池允许消耗的等效全循环次数预算； 所述高层策略智能体的策略网络采用基于Transformer的神经网络架构，以利用其自注意力机制学习和处理所述核心电力设备的长期健康状态指标的时间序列数据中的长距离依赖关系。

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