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龙图腾网恭喜中国电力科学研究院有限公司;国网天津市电力公司;国家电网有限公司申请的专利一种综合能源系统优化调度方法、系统、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：CN114881364B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-18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：202210642448.8，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种综合能源系统优化调度方法、系统、设备及介质是由王新迎;张彬文;李烨;闫冬;王天昊设计研发完成，并于2022-06-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种综合能源系统优化调度方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种综合能源系统优化调度方法、系统、设备及介质，所述方法包括以下步骤：接收到调度任务时，基于预先构建并训练好的综合能源系统数字孪生模型获取当前t时刻的状态St；采用所述综合能源系统数字孪生模型中预先训练好的DDPG算法选择动作at；执行动作at并获得t+1时刻的状态St+1；基于获得的t+1时刻的状态St+1和所述预先训练好的DDPG算法，通过选择t+1时刻的动作at+1获得动态调度动作。本发明提供的优化调度方法具体是一种基于数字孪生和深度强化学习的综合能源优化调度方法，能够提高综合能源系统机组优化出力的准确性和及时性，从而降低了综合能源系统的运行成本。

本发明授权一种综合能源系统优化调度方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种综合能源系统优化调度方法，其特征在于，包括以下步骤：接收到调度任务时，基于预先构建并训练好的综合能源系统数字孪生模型获取综合能源系统当前t时刻的状态St；所述综合能源系统数字孪生模型包括决策层；采用所述决策层中部署的预先训练好的DDPG算法，基于所述当前t时刻的状态St，确定动作at；基于所述综合能源系统数字孪生模型，执行动作at并获得t+1时刻的状态St+1；基于获得的t+1时刻的状态St+1和所述DDPG算法，通过选择t+1时刻的动作at+1获得动态调度动作，并基于所述动态调度动作调节所述综合能源系统包括的机组输出量；其中，所述预先训练好的DDPG算法的获取步骤包括：构建综合能源系统深度强化学习框架中的状态空间、动作空间和奖励函数；所述状态空间的表达式为，St＝{Ploadt，Hloadt，PRGt，CSOCt-1，t}；式中，St表示状态空间；Ploadt表示t时间段内用户电负荷；Hloadt表示t时间段内用户热负荷；PRGt表示t时间段内可再生能源机组输出电功率；CSOCt-1为电储能荷电状态；所述动作空间表达式为，at＝{PCHPt，PBESt，HGBt}；式中，at表示动作空间；PCHPt表示t时间段内热电联供机组的输出电功率；PBESt表示t时间段内电储能的充电功率或放电功率；HGBt表示t时间段内燃气锅炉的输出热功率；所述奖励函数表达式为，式中，CE表示能源购买成本，CBES表示折旧成本； 式中，εet为t时间段内的电价；Pgridt表示t时间段内与主网侧的交互功率；εgast为时段t购买天然气的单位热值价格，为热电联供机组的电效率，ηGB为燃气锅炉的效率，T为总调度时间，△t为时隙长度，ρBES为电储能折旧成本系数；当综合能源系统中系统状态St确定，调度动作at的优劣程度采用动作价值函数QπS,a评估，直至找到最优策略π*以最大化QπS,a；其中，所述动作价值函数QπS,a的表达式为，式中，Eπ.为策略π下的期望，γ为折扣因子；分别采用值网络θQ和策略网络θπ来逼近DDPG算法框架中的critic和actor函数，值网络θQ和策略网络θπ为两个独立的网络，两个网络均有各自的目标网络θQ‘和θπ’；其中，在t时刻的迭代计算中，策略网络θQ输入状态空间中的状态St，输出动作空间中的动作at；智能体根据t时刻的控制策略进行状态转移，获得下一时刻的状态St+1，并给出t时刻的奖励rtSt,at反馈给智能体，智能体记录经验et＝St,at,rtSt,at,St+1并将其放入经验池；值网络θπ输入状态空间中的状态St和动作空间中的动作at，输出动作-值函数QπSt,at；训练时重复迭代，每次从经验池中随机提取小批量样本，θQ和θπ网络通过梯度下降法更新网络参数直至稳定，获得所述预先训练好的DDPG算法。

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