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龍圖騰網獲悉山東大學申請的專利基于深度強化學習的綜合能源系統規劃優化方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119444502B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-02發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510031215.8，技術領域涉及：G06F17/00；該發明授權基于深度強化學習的綜合能源系統規劃優化方法及系統是由劉帥;趙凱;梁利梅;王小文;華友情;杜瑞琦;徐昊天;趙浩然設計研發完成，并于2025-01-09向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于深度強化學習的綜合能源系統規劃優化方法及系統在說明書摘要公布了：本發明屬于綜合能源系統規劃優化技術領域，為了解決綜合能源系統規劃中存在的求解困難、耗時長等問題，提出基于深度強化學習的綜合能源系統規劃優化方法及系統，建立綜合能源系統的數學模型，確定綜合能源系統的目標函數和約束條件，形成初始動態規劃優化問題；將初始動態規劃優化問題轉化為馬爾科夫決策過程；利用DDPG算法和預測網絡對綜合能源系統的歷史運行數據進行離線學習；將離線學習的優化參數應用在Online?DDPG算法中，對初始動態規劃優化問題進行求解，得到綜合能源系統的最優規劃方案。有效解決了維數災難和信息損失導致的求解模型問題，同時提高了對負荷與可再生能源波動的抗干擾能力。

本發明授權基于深度強化學習的綜合能源系統規劃優化方法及系統在權利要求書中公布了：1.基于深度強化學習的綜合能源系統規劃優化方法，其特征在于，包括：建立綜合能源系統的數學模型，確定綜合能源系統的目標函數和約束條件，形成初始動態規劃優化問題；所述綜合能源系統的數學模型以經濟效益和環境效益最小為優化目標的規劃優化模型；所述約束條件包括熱能平衡約束、電能平衡約束和氣能平衡約束；將初始動態規劃優化問題轉化為馬爾科夫決策過程；利用DDPG算法和預測網絡對綜合能源系統的歷史運行數據進行離線學習；將離線學習的優化參數應用在Online-DDPG算法中，對初始動態規劃優化問題進行求解，得到綜合能源系統的最優規劃方案；預測網絡由添加注意力機制的長短期記憶網絡構成，為online-DDPG提供優化所需的下一時刻狀態；所述Online-DDPG算法進行在線學習，具體為：將綜合能源系統當前狀態輸入至預測網絡得到下一時刻綜合能源系統狀態的預測值；目標Actor網絡接收預測網絡的狀態預測值，并將輸出的動作價值函數輸入至目標Critic網絡，得到Critic網絡優化目標，Critic網絡根據優化目標對Actor網絡與Critic網絡進行參數更新，完成在線學習。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人山東大學，其通訊地址為：250000 山東省濟南市歷下區經十路17923號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。