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龍圖騰網恭喜北京如實智慧電力科技有限公司申請的專利基于深度強化學習的虛擬電廠協同優化調度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：CN119494521B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-18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：202510076069.0，技術領域涉及：G06Q10/0631；該發明授權基于深度強化學習的虛擬電廠協同優化調度方法及系統是由潘穎超;段曉晗;線策設計研發完成，并于2025-01-17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虛擬電廠協同優化調度方法及系統在說明書摘要公布了：本發明提供一種基于深度強化學習的虛擬電廠協同優化調度方法及系統，涉及虛擬電廠優化調度技術領域，包括：通過混合感知網絡提取多尺度時序特征，利用動態異構圖神經網絡獲取設備關聯特征，構建連續狀態演化模型預測系統狀態軌跡，結合概率流程網絡計算狀態分布，基于多智能體元學習模型，結合變分信息瓶頸網絡提取決策關鍵特征，并利用軟演員評論家算法生成候選動作空間，通過經驗回放機制優化策略參數，得到增強決策方案，通過對抗訓練的知識蒸餾框架及同態加密算法保障模型安全，并結合混合專家系統輸出最優控制指令，實現虛擬電廠的穩定高效調度，提升了系統的可靠性和經濟效益。

本發明授權基于深度強化學習的虛擬電廠協同優化調度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虛擬電廠協同優化調度方法，其特征在于，包括：采集虛擬電廠運行數據構建高維狀態張量并添加至混合感知網絡，結合多頭分層注意力編碼器執行自適應因果推理提取多尺度時序特征，通過動態異構圖神經網絡執行圖分解和邊注意力運算，得到設備動態關聯特征，通過神經微分方程構建連續狀態演化模型并結合概率流程網絡預測得到系統狀態軌跡，基于所述系統狀態軌跡，通過條件變分自編碼器和標準化流程模型計算狀態分布并結合貝葉斯深度集成網絡執行隨機點建模，結合高斯回歸過程得到不確定性指標并添加至自適應特征融合網絡，結合動態路由算法生成多模態融合特征，對所述多模態融合特征進行深度特征提取，結合跨層特征遞進機制和密集連接結構進行增強表征，得到綜合特征表征，其中，所述虛擬電廠運行數據包括每臺發電設備的輸出功率、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建層次化多智能體元學習模型，通過變分信息瓶頸網絡從所述綜合特征表征中提取決策關鍵特征，結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化算法以及預先構建的經驗知識庫更新策略參數得到初始更新策略，結合信息矩陣自適應調節所述初始更新策略對應的更新步長，構建經驗回放機制并通過時序差分預測誤差和稀有事件檢測確定樣本重要性權重，根據基于狄利克雷采樣的分層強化學習算法通過對偶平均隨機梯度下降方法，根據所述樣本重要性權重對所述初始更新策略進行優化，結合進化計算和模擬退火算法求解多目標優化問題，基于支配關系篩選最優解集并通過提升算法得到增強決策方案；基于所述增強決策方案構建自適應優化系統，結合遞歸神經編程網絡對所述增強決策方案進行動態調整得到初始控制策略，構建對抗訓練的知識蒸餾框架，通過生成對抗網絡增強知識遷移得到初始遷移知識表征，基于同態加密算法對所述初始遷移知識表征進行加密，結合去中心化共識算法進行聚合更新得到安全模型參數，對所述安全模型參數進行實時故障診斷，生成穩定優化參數并訓練異構深度模型，生成混合專家系統并結合周期性學習率退火策略進行訓練優化，得到增強混合專家模型并更新所述增強決策方案，更新調度策略得到階段性控制指令并結合彈性權重方法將采集到的新知識整合至所述增強混合專家模型，輸出最優控制指令。

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北京如實智慧電力科技有限公司，其通訊地址為：100088 北京市西城區新街口外大街8號12幢五層517；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”。