买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉四川大学申请的专利基于深度强化学习的光热-光伏联合电站优化调度方法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：CN121485161B 。

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：202610024048.9，技术领域涉及：H02J3/466；该发明授权基于深度强化学习的光热-光伏联合电站优化调度方法是由陈实;王可瑞;刘艺洪;晏红平;陈江平;王舒灏;熊星瑶;袁浩云设计研发完成，并于2026-01-09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光热-光伏联合电站优化调度方法在说明书摘要公布了：本发明涉及新能源并网调度优化技术领域，公开了一种基于深度强化学习的光热‑光伏联合电站优化调度方法，以最小化系统总成本为目标，并使用改进的LSTM‑PER‑TD3算法，对光热‑光伏联合电站优化调度策略进行研究，建立光热‑光伏联合电站的精细化调度模型，计及电加热器的耦合作用，构建广义惯量计算模型并嵌入RoCoF与频率偏差安全约束；引入强化学习，将调度问题转化为马尔可夫决策过程，提出融合LSTM与PER的改进TD3算法。本发明克服了在强时序耦合调度问题中历史信息利用不足、关键样本学习效率低的缺陷，大大加快了最优调度策略的求解速度，为高比例新能源电力系统提供了一种高效的智能化调度工具。

本发明授权基于深度强化学习的光热-光伏联合电站优化调度方法在权利要求书中公布了：1.基于深度强化学习的光热-光伏联合电站优化调度方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：建立光热-光伏联合电站精细化调度模型，包括光热发电系统、光伏发电系统、电加热器及储热系统的数学模型，并嵌入频率-惯量安全约束； 步骤2：建立光热-光伏联合电站的马尔科夫决策过程：状态空间包括光热-光伏联合电站中各电力组件所处的可能状态，动作空间包括光伏-光热联合电站出力、火电机组出力和电加热功率；确定在某一状态下采取某一动作后，光热-光伏联合电站从一个状态转移到另一个状态的概率分布；并确定在状态下采取某一动作后，智能体获得的奖励，以及表示对未来奖励的重视程度的折扣因子； 步骤3：采用融合优先经验回放与长短期记忆网络的改进TD3算法训练智能体，综合考虑光伏、光热发电运行维护成本、火电机组发电成本、一次调频备用成本、旋转备用成本、弃光成本以及切负荷成本，并以系统总成本最低为目标确定目标函数，设立约束条件，建立系统调度优化成本模型； 改进TD3算法训练智能体过程中，提出融合长短期记忆网络与优先经验回放的改进TD3算法，将LSTM网络作为核心时序处理器，取代原始TD3中对瞬时状态的直接处理；LSTM接收由多个连续时段状态组成的原始状态序列作为输入；通过其内部的遗忘门、输入门和输出门机制，显式编码历史状态轨迹中的长期动态依赖关系，并输出一个富含时序信息的隐含状态向量； ； 其中，、和分别表示遗忘门的输出、权重矩阵和偏置项；表示上一时段t-1的隐藏状态；表示当前时段t的状态；表示Sigmoid激活函数；、和分别表示输入门的输出、权重矩阵和偏置项；为当前时段t的细胞状态候选值；和分别表示候选细胞状态权重矩阵和偏置项；表示当前时段t的细胞状态，表示上一个时段t-1的细胞状态；、和分别表示输出门的输出、权重矩阵和偏置项；表示当前时段t的隐藏状态； 采用孪生延迟深度确定性策略算法，引入孪生Critic网络结构，构建两个独立的Critic网络，通过取二者输出的最小值更新策略； ； ； 其中，为第n个Critic网络的损失函数；为Critic网络的参数；N为经验池中的样本总数；为折扣因子；和分别为当前时段t和下一个时段t+1的状态；为当前时段t第n个Critic网络对状态和动作的Q值估计；为目标Q值；为用于计算下一个时段t+1目标值的平滑目标动作；为下一个时段t+1第n个Critic网络对状态和平滑目标动作的Q值估计； 实施延迟策略更新机制；策略网络在Q网络更新后按设定的时间间隔更新，从而缓解由于过于频繁的更新而导致的参与者网络中的策略波动； ； 其中，为Actor网络的参数；为Critic网络的学习率；为软更新系数；、分别为目标Critic网络、目标Actor网络的参数； 使用目标策略平滑正则化，以增强策略的稳定性并平滑Q函数，为抑制目标值估计方差，在目标Actor网络输出中注入噪声；即在计算贝尔曼残差时，在下一状态所采取的动作将被选取为： ； 其中，表示Target策略网络；为添加的噪音；为截断函数；为高斯分布；为噪声裁剪上界。

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四川大学，其通讯地址为：610065 四川省成都市武侯区一环路南一段24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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。