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龙图腾网获悉天津提尔科技有限公司申请的专利基于深度强化学习的储能电站多智能体协同管理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：CN121192798B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202511725029.0，技术领域涉及：H02J3/32；该发明授权基于深度强化学习的储能电站多智能体协同管理方法是由孙海旺;刘兴楠;李雪强;刘圣春;秦国强;周萌;王星皓;朱洪娟;刘佳豪;章浩然设计研发完成，并于2025-11-24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电站多智能体协同管理方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于深度强化学习的储能电站多智能体协同管理方法，涉及智能控制技术领域。该基于深度强化学习的储能电站多智能体协同管理方法，包括：S1，采集储能协同感知数据，对储能协同感知数据执行预处理；S2，划分三类控制单元，评估储能电站的运行协同偏差程度，动态选择各控制单元的动作策略并构建动作价值评估模型；S3，构建状态、动作和奖励三元组样本，逐轮迭代优化动作价值评估模型；S4，将各控制单元部署至模拟运行环境中，执行动作决策与状态交互反馈；每次动作决策执行后，判定是否触发策略修正机制。解决了现有储能电站中各子系统协同不及时，电池状态估算误差难以及时反馈，进而造成策略滞后与设备运行失衡的问题。

本发明授权基于深度强化学习的储能电站多智能体协同管理方法在权利要求书中公布了：1.基于深度强化学习的储能电站多智能体协同管理方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，采集储能协同感知数据，并对储能协同感知数据执行时间对齐、异常剔除、标准化与归一化处理，获取预处理后的储能协同感知数据； S2，将预处理后的储能协同感知数据输入电池管理控制单元、能量管理控制单元和数据采集与监控控制单元，并评估储能电站的运行协同偏差程度，动态选择各控制单元的动作策略，基于评估结果和动作策略，为每个控制单元构建动作价值评估模型； 所述将预处理后的储能协同感知数据输入电池管理控制单元、能量管理控制单元和数据采集与监控控制单元，并评估储能电站的运行协同偏差程度的具体步骤如下： 将预处理后的储能协同感知数据输入多控制单元架构，按功能划分为三个控制单元：电池管理控制单元、能量管理控制单元与数据采集与监控控制单元，分别对应执行电池状态估算、电量调度与设备运行监控任务； 计算所有电池的电压均值和所有电池的温度均值，将第i个电池单体电压减去所有电池的电压均值后除以所有电池的电压均值，对比值进行平方，得到电压偏差因子；将第i个电池单体温度减去所有电池的温度均值后除以所有电池的温度均值，对比值进行平方，得到温度偏差因子；将电压偏差因子加上温度偏差因子，得到单体状态波动因子；将电池组电流的绝对值除以电池额定电流，得到负载强度系数；将电网频率减去电网额定频率后取绝对值，绝对值再除以电网额定频率，得到电网扰动系数；将负载强度系数乘以电网扰动系数，得到运行扰动放大因子；将单体状态波动因子开方后乘以运行扰动放大因子，得到单体运行协同偏差项；对所有电池单体的单体运行协同偏差项求平均，得到运行协同偏差评估值； 所述动态选择各控制单元的动作策略，基于评估结果和动作策略，为每个控制单元构建动作价值评估模型的具体步骤如下： 实时比对运行协同偏差评估值和协同偏差阈值，动态切换动作策略选择逻辑：当运行协同偏差评估值小于或等于协同偏差阈值时，判定当前储能电站运行状态协调，各控制单元选择以功率效率为目标的动作策略；当运行协同偏差评估值大于协同偏差阈值时，判定当前储能电站运行失调，各控制单元切换至以热分布均衡与状态压差减缓为目标的动作策略； 将运行协同偏差评估值与储能协同感知数据联合构建为状态向量，将动作策略作为动作向量，基于深度神经网络为每个控制单元构建动作价值评估模型； S3，提取储能协同感知数据和运行协同偏差评估结果，构建扰动风险评估值，并提取状态向量和动作向量，构建状态、动作和奖励三元组样本，对动作价值评估模型执行前向推理与后向修正，逐轮迭代优化动作价值评估模型； 所述提取储能协同感知数据和运行协同偏差评估结果，构建扰动风险评估值的具体步骤如下： 设定固定长度的滑动时间窗口为训练周期，在每一训练周期内，提取储能协同感知数据序列和运行协同偏差评估值序列，获取充放电功率最大值、充放电功率最小值、电池单体温度最大值和电池单体温度最小值，并计算电池温度平均值、电池组电流均值和运行协同偏差评估值均值； 将充放电功率最大值减去充放电功率最小值后除以电池额定功率，比值加一后取自然对数，得到功率波动系数；将电池单体温度最大值减去电池单体温度最小值后除以电池温度平均值，得到温差分布系数；将电池组电流均值的绝对值除以电池额定电流，得到负载强度系数；将运行协同偏差评估值均值加一，得到协同扰动修正系数；将功率波动系数、温差分布系数、负载强度系数和协同扰动修正系数依次相乘，得到扰动风险评估值； S4，为各控制单元加载调控目标后部署至模拟运行环境中，执行动作决策与状态交互反馈；每次动作决策执行后，评估当前运行状态与动作策略的偏离程度，判定是否触发策略修正机制，实现动作策略优化闭环。

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