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龍圖騰網(wǎng)恭喜深圳匯生通科技股份有限公司申請(qǐng)的專利一種新能源運(yùn)行系統(tǒng)智能監(jiān)測(cè)管理方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN119559013B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-02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(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510113162.4，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06Q50/06；該發(fā)明授權(quán)一種新能源運(yùn)行系統(tǒng)智能監(jiān)測(cè)管理方法是由付玉黎;柴康文;張紫敏;高雄號(hào)設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-01-24向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種新能源運(yùn)行系統(tǒng)智能監(jiān)測(cè)管理方法在說(shuō)明書摘要公布了：本發(fā)明涉及新能源管理技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種新能源運(yùn)行系統(tǒng)智能監(jiān)測(cè)管理方法，該方法先收集新能源運(yùn)行系統(tǒng)的歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)，并進(jìn)行預(yù)處理形成特征數(shù)據(jù)集。構(gòu)建基于長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)LSTM的狀態(tài)監(jiān)測(cè)模型，預(yù)測(cè)系統(tǒng)未來(lái)狀態(tài)。通過(guò)實(shí)時(shí)采集系統(tǒng)當(dāng)前配置參數(shù)和環(huán)境數(shù)據(jù)，輸入模型獲取預(yù)測(cè)狀態(tài)數(shù)據(jù)，并與實(shí)際監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比，計(jì)算狀態(tài)偏差。本發(fā)明將新能源運(yùn)行系統(tǒng)的優(yōu)化過(guò)程建模為強(qiáng)化學(xué)習(xí)問(wèn)題，定義狀態(tài)空間、動(dòng)作空間、獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)和執(zhí)行策略，采用深度確定性策略梯度DDPG算法選擇最優(yōu)動(dòng)作。基于決策優(yōu)化模型的輸出，自動(dòng)執(zhí)行或通過(guò)管理系統(tǒng)確認(rèn)后執(zhí)行最優(yōu)的優(yōu)化動(dòng)作，確保新能源運(yùn)行系統(tǒng)的高效、穩(wěn)定和安全運(yùn)行。

本發(fā)明授權(quán)一種新能源運(yùn)行系統(tǒng)智能監(jiān)測(cè)管理方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種新能源運(yùn)行系統(tǒng)智能監(jiān)測(cè)管理方法，其特征在于，所述方法包括：S1：收集新能源運(yùn)行系統(tǒng)的歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)，包括環(huán)境數(shù)據(jù)、系統(tǒng)配置參數(shù)和故障記錄；S2：對(duì)S1收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，形成用于模型訓(xùn)練的特征數(shù)據(jù)集；S3：構(gòu)建狀態(tài)監(jiān)測(cè)模型，該模型基于長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)LSTM算法，輸入為預(yù)處理后的特征數(shù)據(jù)集，輸出為新能源運(yùn)行系統(tǒng)未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)的狀態(tài)預(yù)測(cè)；S4：實(shí)時(shí)采集新能源運(yùn)行系統(tǒng)的當(dāng)前系統(tǒng)配置參數(shù)和環(huán)境數(shù)據(jù)；S5：將S4采集的數(shù)據(jù)輸入狀態(tài)監(jiān)測(cè)模型，接收模型輸出的預(yù)測(cè)狀態(tài)數(shù)據(jù)；S6：對(duì)新能源運(yùn)行系統(tǒng)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，獲取實(shí)際狀態(tài)數(shù)據(jù)，并對(duì)原始監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行異常檢測(cè)，剔除異常值；S7：將S6獲取的實(shí)際狀態(tài)數(shù)據(jù)和S5模型輸出的預(yù)測(cè)狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比，計(jì)算狀態(tài)偏差；S8：構(gòu)建決策優(yōu)化模型，將新能源運(yùn)行系統(tǒng)的優(yōu)化過(guò)程建模為強(qiáng)化學(xué)習(xí)問(wèn)題，具體定義包括：狀態(tài)空間：定義為新能源運(yùn)行系統(tǒng)的實(shí)時(shí)狀態(tài)數(shù)據(jù)、環(huán)境參數(shù)和系統(tǒng)配置參數(shù)的組合；動(dòng)作空間：定義為可執(zhí)行的優(yōu)化操作集合；獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)：依據(jù)系統(tǒng)運(yùn)行效率、穩(wěn)定性、安全性和能耗設(shè)計(jì)，同時(shí)結(jié)合S7中計(jì)算的狀態(tài)偏差，對(duì)減少偏差的操作給予獎(jiǎng)勵(lì)，對(duì)增大偏差的操作給予懲罰；執(zhí)行策略：定義為在當(dāng)前狀態(tài)下選擇最優(yōu)動(dòng)作的方法，采用基于深度確定性策略梯度DDPG算法的策略；S9：基于決策優(yōu)化模型的輸出，選擇最優(yōu)的優(yōu)化動(dòng)作，并將決策結(jié)果自動(dòng)執(zhí)行或通過(guò)管理系統(tǒng)傳輸給操作人員確認(rèn)后執(zhí)行；所述可執(zhí)行的優(yōu)化操作集合包括：i調(diào)整發(fā)電設(shè)備的運(yùn)行參數(shù)；ii啟動(dòng)或停止備用設(shè)備；iii調(diào)整儲(chǔ)能設(shè)備的充放電策略；iv優(yōu)化能源分配策略，根據(jù)當(dāng)前能源需求和預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)調(diào)整各設(shè)備的輸出功率；v調(diào)整設(shè)備的維護(hù)計(jì)劃，根據(jù)設(shè)備狀態(tài)預(yù)測(cè)結(jié)果提前進(jìn)行維護(hù)；獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)R的計(jì)算公式為：R=w1*R_eff+w2*R_stab+w3*R_safe+w4*R_energy+w5*R_dev其中，R_eff表示系統(tǒng)運(yùn)行效率的獎(jiǎng)勵(lì)項(xiàng)，根據(jù)發(fā)電效率和能源利用率計(jì)算；R_stab表示系統(tǒng)穩(wěn)定性的獎(jiǎng)勵(lì)項(xiàng)，根據(jù)系統(tǒng)故障率和穩(wěn)定運(yùn)行時(shí)間計(jì)算；R_safe表示系統(tǒng)安全性的獎(jiǎng)勵(lì)項(xiàng)，根據(jù)安全事件發(fā)生頻率和嚴(yán)重程度計(jì)算；R_energy表示能耗的獎(jiǎng)勵(lì)項(xiàng)，根據(jù)系統(tǒng)能耗和節(jié)能情況計(jì)算；R_dev表示狀態(tài)偏差的獎(jiǎng)勵(lì)項(xiàng)或懲罰項(xiàng)，根據(jù)S7中計(jì)算的狀態(tài)偏差，對(duì)減少偏差的操作給予正獎(jiǎng)勵(lì)，對(duì)增大偏差的操作給予懲罰；w1、w2、w3、w4、w5分別為各獎(jiǎng)勵(lì)項(xiàng)的權(quán)重系數(shù)；訓(xùn)練決策優(yōu)化模型的步驟包括：F1：初始化演員網(wǎng)絡(luò)和評(píng)論家網(wǎng)絡(luò)；F2：初始化經(jīng)驗(yàn)回放緩沖區(qū)，用于存儲(chǔ)狀態(tài)轉(zhuǎn)移經(jīng)驗(yàn)；F3：對(duì)于每一訓(xùn)練回合：F3.1：初始化回合開(kāi)始的狀態(tài)；F3.2：在回合未終止前，循環(huán)執(zhí)行以下步驟：F3.2.1：演員網(wǎng)絡(luò)根據(jù)當(dāng)前狀態(tài)生成動(dòng)作；F3.2.2：執(zhí)行動(dòng)作，觀察得到的獎(jiǎng)勵(lì)和下一狀態(tài)，以及是否終止；F3.2.3：將經(jīng)驗(yàn)存儲(chǔ)到經(jīng)驗(yàn)回放緩沖區(qū)中；F3.2.4：從經(jīng)驗(yàn)回放緩沖區(qū)中隨機(jī)采樣一批經(jīng)驗(yàn)，用于更新網(wǎng)絡(luò)參數(shù)；F3.2.5：使用采樣到的經(jīng)驗(yàn)，更新評(píng)論家網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)，以最小化價(jià)值函數(shù)預(yù)測(cè)誤差；F3.2.6：使用采樣到的經(jīng)驗(yàn)和評(píng)論家網(wǎng)絡(luò)的評(píng)估結(jié)果，更新演員網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)，以最大化累計(jì)獎(jiǎng)勵(lì)的期望值；F3.2.7：更新當(dāng)前狀態(tài)為下一狀態(tài)；F3.3：當(dāng)回合終止時(shí)，重置狀態(tài)為新的回合開(kāi)始狀態(tài)；F4：定期評(píng)估決策優(yōu)化模型的性能，并根據(jù)評(píng)估結(jié)果調(diào)整獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)的權(quán)重系數(shù)、學(xué)習(xí)率和探索噪聲；F5：重復(fù)上述步驟，直到達(dá)到預(yù)設(shè)的訓(xùn)練輪數(shù)。

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