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龙图腾网获悉南京理工大学申请的专利一种融合Q学习与势博弈的多微电网系统协调控制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：CN115411728B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202211175322.0，技术领域涉及：H02J3/466；该发明授权一种融合Q学习与势博弈的多微电网系统协调控制方法是由柳伟;张思聪设计研发完成，并于2022-09-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合Q学习与势博弈的多微电网系统协调控制方法在说明书摘要公布了：一种融合Q学习与势博弈的多微电网系统协调控制方法，属于微电网协调控制技术领域，解决如何以微电网收益最大化和微电网间出力平衡为目标实现多微电网协调控制问题，基于多微电网分布式协调架构和势博弈优化策略，构建了融合强化学习与势博弈的多微电网系统协调控制方法。充分利用势博弈的分布式特性，将每个微电网视为一个智能体，采用分布式协调控制结构，以最大限度提高和平衡单微电网和整体多微电网系统的经济性为目的建立势博弈模型，然后以强化学习的Q学习算法为载体，以参数传递的方法将势博弈和强化学习算法进行融合，从而得到最优纳什均衡解，以提高寻优性能，提高多微电网系统经济性，实现系统整体和系统内个体的利益平衡。

本发明授权一种融合Q学习与势博弈的多微电网系统协调控制方法在权利要求书中公布了：1.一种融合Q学习与势博弈的多微电网系统协调控制方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、构建多微电网分布式博弈架构下的微电网出力收益最大化和出力平衡的目标优化决策模型，并设定功率平衡约束条件以及微电网出力约束条件； S2、对目标优化决策进行线性加权处理得到局部支付函数，进而设计满足势方程的全局势函数和局部效用函数，确立势博弈策略集，构建具有分布式特性的势博弈模型； S3、以参数传递的方式将势博弈控制与Q学习算法进行融合，对势博弈模型进行求解，得到博弈优化结果并进行分析，方法具体如下： a首先初始化博弈参数和Q值，离散化势博弈策略集，并将其传递给Q学习的状态集， b考虑微电网的额定容量以及避免导致避免功率波动过大引起系统不稳定，设计由功率变化值P组成的Q学习动作集； c收集邻居微电网的信息，计算每个微电网的效用函数，并将效用函数值传递给Q学习算法中的即时奖励，并更新Q学习算法中的Q值； d采用贪婪策略选择最优动作，并根据所选动作更新状态值，将状态值传递给博弈优化策略； e判断是否达到纳什均衡，若达到，继续下一步，否则返回步骤c； f判断是否满足收敛条件，若满足，得到最终微电网出力计划，否则，返回步骤c。

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