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龙图腾网获悉燕山大学申请的专利基于双Q学习考虑经济调节的孤岛微电网多模式切换策略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：CN114400704B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-01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：202210079342.1，技术领域涉及：H02J3/38；该发明授权基于双Q学习考虑经济调节的孤岛微电网多模式切换策略是由窦春霞;李桐舟设计研发完成，并于2022-01-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于双Q学习考虑经济调节的孤岛微电网多模式切换策略在说明书摘要公布了：本发明公开了基于双Q学习考虑经济调节的孤岛微电网多模式切换策略，该策略包含两种设计方案：1、设计了一种基于双Q学习的混合控制策略，解决了微电网针对不同的外部环境，选择电气设备最优切换指令问题；2、提出了一种基于共识算法的经济控制方法，该方法采用协商一致性算法，解决了微电网发电边际成本和污染排放的优化问题；本发明对保证微电网稳定运行，提升微电网经济性能，降低微电网污染排放等方面问题具有一定的指导意义。

本发明授权基于双Q学习考虑经济调节的孤岛微电网多模式切换策略在权利要求书中公布了：1.基于双Q学习考虑经济调节的孤岛微电网多模式切换策略，其特征在于：设计混合控制结构，该结构为信息物理系统，包括信息层和物理层；信息层包括D-S融合部分、双Q学习部分和一致性控制部分；其中，D-S融合部分用于产生指示当前运行状况的信号，提供合适的切换策略；双Q学习部分用于针对不同的运行工况独立搜索合适的控制策略；一致性控制部分用于降低柴油发电机的发电成本和污染物排放；物理层包括为用户负荷提供电能的各能源发电储能单元、传感器和逆变器控制部分；其中，各能源发电储能单元包括风力发电机、光伏发电、储能单元和柴油发电机，用于提供电能维持负荷正常运行；传感器用于传输物理层中各能源发电储能单元的电压数据，构成电压判据；逆变器控制部分用于维持各能源发电储能单元的正常运行；定义混合控制结构中风力发电机、柴油发电机、光伏发电、储能单元以及用户负荷的运行方式，传感器将物理层母线节点的电压数据传输到信息层，信息层根据传输的电压数据并基于D-S融合部分生成电压准则L，评价系统的整体稳定性，同时为双Q学习提供初始状态值，基于双Q学习算法得到多模态切换策略，将生成的模态切换信号发送到分布式的各能源发电储能单元，完成分布式能源模式切换，同时对柴油发电机进行经济调控，设计经济控制策略，降低发电成本，减少污染物排放；基于D-S融合部分生成电压准则L的步骤：首先，所有测量到的母线节点电压偏差将形成一个识别框架U，它代表一个不确定元素Uij的总体集；然后利用D-S融合理论划分的证据集对电压识别框架进行判断，得到每个个体的信度函数，通过D-S组合原则，对信息进行融合，将电压偏差不符合规定的个体淘汰；最后，利用信息融合规则将多个判断结果整合为一个新的电压判断指标，可作为评价微电网整体电压稳定性的综合指标；基于双Q学习算法得到多模态切换策略的方法如下：步骤一：双Q学习算法采用经验回放机制将采集到的数据以存储单元的形式实时存储，得到样本存储，Q将根据式1的方式进行更新： 式1中，是双Q学习经验回放机制下的Q值；Qtarget为目标Q值；Rt+1为回报函数；γ为学习因子，通常取0.01；St+1为状态值，a为动作值；步骤二：将随机选取的样本作为当前网络的输入，并得到当前网络Q，损失函数将由具有延迟C步的目标网络获得，θ通过式2将损失函数Liθi最小化来计算： 式2中，S为更新前的状态，a为更新前的动作；S′为更新后的状态，a′为更新后的动作；θi是第i次迭代中当前网络的参数；是第i次迭代中目标网络的参数；θi实时更新；在每次C迭代后更新；如果损失函数Liθi不同于θi，那么可用步骤三中梯度下降法对参数进行更新；步骤三：根据式3，用梯度下降法更新，每C步更新一次，得到目标Q: 式3中，为损失函数下降梯度；为S状态下，a动作下Q的下降梯度；通过3式，可得θi和的更新公式: 其中θi+1和θi+c分别是第i+1次迭代和第i+c次迭代的网络参数,α是Q值调整更新的学习速率，取值[0,1],根据公式3和4，Q可以定义为： 步骤四：发现动作集和状态集将被发送到两个QL过程，而且通过两个网络的合作，可以根据目前的外部环境和微电网的运营情况，有效的得到相应的动作指令。

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