買專利賣專利找龍圖騰，真高效！ 查專利查商標(biāo)用IPTOP,全免費(fèi)！專利年費(fèi)監(jiān)控用IP管家,真方便！

龍圖騰網(wǎng)恭喜北京如實(shí)智慧電力科技有限公司申請的專利基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的虛擬電廠協(xié)同優(yōu)化調(diào)度方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119494521B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-18發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510076069.0，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06Q10/0631；該發(fā)明授權(quán)基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的虛擬電廠協(xié)同優(yōu)化調(diào)度方法及系統(tǒng)是由潘穎超;段曉晗;線策設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-01-17向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的虛擬電廠協(xié)同優(yōu)化調(diào)度方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明提供一種基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的虛擬電廠協(xié)同優(yōu)化調(diào)度方法及系統(tǒng)，涉及虛擬電廠優(yōu)化調(diào)度技術(shù)領(lǐng)域，包括：通過混合感知網(wǎng)絡(luò)提取多尺度時序特征，利用動態(tài)異構(gòu)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)獲取設(shè)備關(guān)聯(lián)特征，構(gòu)建連續(xù)狀態(tài)演化模型預(yù)測系統(tǒng)狀態(tài)軌跡，結(jié)合概率流程網(wǎng)絡(luò)計算狀態(tài)分布，基于多智能體元學(xué)習(xí)模型，結(jié)合變分信息瓶頸網(wǎng)絡(luò)提取決策關(guān)鍵特征，并利用軟演員評論家算法生成候選動作空間，通過經(jīng)驗(yàn)回放機(jī)制優(yōu)化策略參數(shù)，得到增強(qiáng)決策方案，通過對抗訓(xùn)練的知識蒸餾框架及同態(tài)加密算法保障模型安全，并結(jié)合混合專家系統(tǒng)輸出最優(yōu)控制指令，實(shí)現(xiàn)虛擬電廠的穩(wěn)定高效調(diào)度，提升了系統(tǒng)的可靠性和經(jīng)濟(jì)效益。

本發(fā)明授權(quán)基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的虛擬電廠協(xié)同優(yōu)化調(diào)度方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的虛擬電廠協(xié)同優(yōu)化調(diào)度方法，其特征在于，包括：采集虛擬電廠運(yùn)行數(shù)據(jù)構(gòu)建高維狀態(tài)張量并添加至混合感知網(wǎng)絡(luò)，結(jié)合多頭分層注意力編碼器執(zhí)行自適應(yīng)因果推理提取多尺度時序特征，通過動態(tài)異構(gòu)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)執(zhí)行圖分解和邊注意力運(yùn)算，得到設(shè)備動態(tài)關(guān)聯(lián)特征，通過神經(jīng)微分方程構(gòu)建連續(xù)狀態(tài)演化模型并結(jié)合概率流程網(wǎng)絡(luò)預(yù)測得到系統(tǒng)狀態(tài)軌跡，基于所述系統(tǒng)狀態(tài)軌跡，通過條件變分自編碼器和標(biāo)準(zhǔn)化流程模型計算狀態(tài)分布并結(jié)合貝葉斯深度集成網(wǎng)絡(luò)執(zhí)行隨機(jī)點(diǎn)建模，結(jié)合高斯回歸過程得到不確定性指標(biāo)并添加至自適應(yīng)特征融合網(wǎng)絡(luò)，結(jié)合動態(tài)路由算法生成多模態(tài)融合特征，對所述多模態(tài)融合特征進(jìn)行深度特征提取，結(jié)合跨層特征遞進(jìn)機(jī)制和密集連接結(jié)構(gòu)進(jìn)行增強(qiáng)表征，得到綜合特征表征，其中，所述虛擬電廠運(yùn)行數(shù)據(jù)包括每臺發(fā)電設(shè)備的輸出功率、電壓、電流、溫度，以及用戶的用電需求和電價；基于所述綜合特征表征構(gòu)建層次化多智能體元學(xué)習(xí)模型，通過變分信息瓶頸網(wǎng)絡(luò)從所述綜合特征表征中提取決策關(guān)鍵特征，結(jié)合軟演員評論家算法生成候選動作空間并通過距離約束的近端元策略優(yōu)化算法以及預(yù)先構(gòu)建的經(jīng)驗(yàn)知識庫更新策略參數(shù)得到初始更新策略，結(jié)合信息矩陣自適應(yīng)調(diào)節(jié)所述初始更新策略對應(yīng)的更新步長，構(gòu)建經(jīng)驗(yàn)回放機(jī)制并通過時序差分預(yù)測誤差和稀有事件檢測確定樣本重要性權(quán)重，根據(jù)基于狄利克雷采樣的分層強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法通過對偶平均隨機(jī)梯度下降方法，根據(jù)所述樣本重要性權(quán)重對所述初始更新策略進(jìn)行優(yōu)化，結(jié)合進(jìn)化計算和模擬退火算法求解多目標(biāo)優(yōu)化問題，基于支配關(guān)系篩選最優(yōu)解集并通過提升算法得到增強(qiáng)決策方案；基于所述增強(qiáng)決策方案構(gòu)建自適應(yīng)優(yōu)化系統(tǒng)，結(jié)合遞歸神經(jīng)編程網(wǎng)絡(luò)對所述增強(qiáng)決策方案進(jìn)行動態(tài)調(diào)整得到初始控制策略，構(gòu)建對抗訓(xùn)練的知識蒸餾框架，通過生成對抗網(wǎng)絡(luò)增強(qiáng)知識遷移得到初始遷移知識表征，基于同態(tài)加密算法對所述初始遷移知識表征進(jìn)行加密，結(jié)合去中心化共識算法進(jìn)行聚合更新得到安全模型參數(shù)，對所述安全模型參數(shù)進(jìn)行實(shí)時故障診斷，生成穩(wěn)定優(yōu)化參數(shù)并訓(xùn)練異構(gòu)深度模型，生成混合專家系統(tǒng)并結(jié)合周期性學(xué)習(xí)率退火策略進(jìn)行訓(xùn)練優(yōu)化，得到增強(qiáng)混合專家模型并更新所述增強(qiáng)決策方案，更新調(diào)度策略得到階段性控制指令并結(jié)合彈性權(quán)重方法將采集到的新知識整合至所述增強(qiáng)混合專家模型，輸出最優(yōu)控制指令。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人北京如實(shí)智慧電力科技有限公司，其通訊地址為：100088 北京市西城區(qū)新街口外大街8號12幢五層517；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。