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龍圖騰網恭喜國網江西綜合能源服務有限公司;國家電網有限公司;國網江西省電力有限公司經濟技術研究院;深圳市泰昂能源科技股份有限公司;江西贛能股份有限公司;南昌大學;華北電力大學申請的專利一種園區電氫熱冷儲協調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：CN119273114B 。

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：202411804187.0，技術領域涉及：G06Q10/0631；該發明授權一種園區電氫熱冷儲協調優化調度方法及系統是由王虎;寧濤;江宇柔;劉斌;李承霖;彭裕恒;吳鍵;熊寧;戶艷琴;黃天翔;李偉秋;宋和斌;李根東;崔希;朱自偉;劉念設計研發完成，并于2024-12-10向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種園區電氫熱冷儲協調優化調度方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種園區電氫熱冷儲協調優化調度方法及系統，方法包括：將園區多能調度物理模型轉換為改進DDQN智能體；改進DDQN智能體基于環境給出的運行狀態，根據行為策略確定第一步動作，即所有0?1變量的動作情況，并判斷是否滿足0?1變量約束；若滿足，則用內點法求解第二步動作和，并判斷是否滿足儲能運行約束；若滿足，則在越上限時取上限值，越下限時取下限值；判斷是否滿足其他約束；若不滿足，則將獎勵值設為極小值并反饋給智能體；將當前時刻智能體的動作、環境給出的系統狀態和不確定性輸入狀態轉換函數，得到新時刻的系統狀態。能夠有效地處理高維連續的動作空間，能夠更好地擬合園區電氫熱冷儲協調的優化調度問題。

本發明授權一種園區電氫熱冷儲協調優化調度方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種園區電氫熱冷儲協調優化調度方法，其特征在于，包括：在預設的約束條件下，以總運行成本最小為目標函數構建園區多能調度物理模型，所述約束條件包括系統功率平衡約束、機組運行約束、儲能運行約束、聯絡線功率約束以及潮流約束，其中，所述總運行成本包括園區與電網之間的購售能成本、設備運維成本、失負荷懲罰成本以及儲能的損耗成本；所述目標函數的表達式為： ，式中，為在時刻t的園區與大電網之間的購能售能成本，為在時刻t的設備運維成本，為在時刻t的失負荷懲罰成本，為在時刻t的儲能損耗成本； ，式中，為園區在時刻t的購電價格，為園區在時刻t的購電功率，為園區在時刻t的購熱價格，為園區在時刻t的購熱量，為園區在時刻t的購氫價格，為園區在時刻t的購氫功率，為園區在時刻t的售電價格，為園區在時刻t的售電功率，為時間周期； ，式中，為風機在時刻t的運維成本，為風機在時刻t的出力，為光伏在時刻t的運維成本，為光伏在時刻t的出力，為電解裝置在時刻t的運維成本，為電解裝置在時刻t的耗電功率，為燃料電池在時刻t的運維成本，為燃料電池在時刻t的電功率出力，為電熱鍋爐在時刻t的運維成本，為電熱鍋爐在時刻t的耗電功率，為基載機組在時刻t的運維成本，為基載機組在時刻t的耗電功率，為雙工況機組在時刻t的運維成本，為雙工況機組在時刻t的耗電功率； ，式中，為失電負荷的成本，為失電負荷，為失熱負荷的成本，為失熱負荷，為失冷負荷的成本，為失冷負荷，為失氫負荷的成本，為失氫負荷； ，式中，為時刻t蓄電池儲能，為時刻t蓄電池儲能的充電功率，為時刻t儲熱罐的壽命衰減成本，為儲熱罐的蓄熱量，為時刻t冰蓄冷蓄冰槽的壽命衰減成本，為蓄冰槽的蓄冷量，為時刻t氫儲能的壽命衰減成本，為氫儲能的充氫功率，為時刻t蓄電池儲能的放電功率，為儲熱罐的放熱量，為蓄冰槽的放冷量，為氫儲能的釋氫功率；將所述園區多能調度物理模型轉換為改進DDQN智能體，所述改進DDQN智能體包括在線網絡以及目標網絡，其中，所述將所述園區多能調度物理模型轉換為改進DDQN智能體包括：將優化調度問題描述為馬爾可夫決策過程，離散化連續時間步長的問題，并將狀態、動作、狀態轉移、獎勵、動作價值函數表示為：狀態：園區時刻的系統狀態為： ， ， ，式中，為價格、運維、和衰減成本的集合，為風機在時段t的出力，為光伏在時段t的出力，為園區所有負荷和能源需求量的集合，為時刻節點的電壓，為時刻節點的相角，M為園區內所有節點的集合，為園區在時段t的購電價格，為園區在時段t的售電價格，為園區在時段t的購熱價格，為園區在時段t的購氫價格，為風機在時段t的運維成本，為光伏在時段t的運維成本，為電解裝置在時段t的運維成本，為燃料電池在時段t的運維成本，為電熱鍋爐在時段t的運維成本，為基載機組在時段t的運維成本，為雙工況機組在時段t的運維成本，為失電負荷的成本，為失熱負荷的成本，為失冷負荷的成本，為失氫負荷的成本，為時段t蓄電池儲能，為時段t儲熱罐的壽命衰減成本，為時段t冰蓄冷蓄冰槽的壽命衰減成本，為時段t氫儲能的壽命衰減成本，為時段t的電負荷，為時段t的熱負荷，為在時段t的冷負荷，為時刻t的氫負荷；動作：園區時刻的動作為： ， ， ， ，式中，為除風電、光伏和雙工況機組以外的園區機組出力集合，為園區所有儲能的充放電功的集合，為所有0-1變量的集合，為電解裝置在時段t的耗電功率，為燃料電池在時段t的運維成本，為電熱鍋爐在時段t的耗電功率，為基載機組在時段t的耗電功率，為雙工況機組在時段t的耗電功率，為時段t蓄電池儲能的充電功率，為儲熱罐在時段t的蓄熱量，為蓄冰槽在時段t的制冷量，為氫儲能在時刻t的充氫功率，為時段t蓄電池儲能的放電功率，為儲熱罐的放熱量，為蓄冰槽的放冷量，為氫儲能的釋氫功率，表示儲能電池在時刻充電，表示儲能電池在時刻不充電，表示儲能電池在時刻放電，表示儲能電池在時刻不放電，為儲熱罐在時刻放能的二進制變量，為儲熱罐儲熱的二進制變量，和均為雙工況主機的工作狀態，時主機處于制冷工況，時主機處于制冰工況，為蓄冰槽蓄冰的二進制變量，為蓄冰槽融冰的二進制變量，為氫儲能裝置儲能的二進制變量，為氫儲能裝置放氫的二進制變量；狀態轉移：園區從時刻到的狀態轉換，即當下系統的狀態，動作和不確定性共同確定狀態轉移： ，式中，為狀態轉移函數；獎勵：一種園區電氫熱冷儲協調優化調度的目標是運行總運行成本最小化，因此時刻的獎勵函數為： ，式中，為在時段t的園區與大電網之間的購能售能成本，為在時段t的設備運維成本，為在時段t的失負荷懲罰成本，為在時段t的儲能損耗成本；最優動作價值函數：觀測到系統狀態后，使用最優動作價值函數評價系統的狀態和動作的好壞，表示為： ，式中，為操作策略，為折扣回報的表達式，為最優動作價值函數，為求期望的數學符號，為時段數，為折扣率，用于計算未來的獎勵在當前的價值，為所有狀態的集合，為所有動作的集合；改進DDQN智能體基于環境給出的運行狀態，根據行為策略確定第一步動作，即所有0-1變量的動作情況，并判斷是否滿足0-1變量約束；若不滿足0-1變量約束，則將獎勵值設為極小值反饋給改進DDQN智能體，結束本回合，若滿足0-1變量約束，則用內點法求解第二步動作和，并判斷是否滿足儲能運行約束，其中，為園區所有儲能的充放電功的集合，為除風電、光伏和雙工況機組以外的園區機組出力集合；若滿足儲能運行約束，則在越上限時取上限值，越下限時取下限值；若不滿足儲能運行約束，則判斷是否滿足系統功率平衡約束、機組運行約束、聯絡線功率約束和潮流約束；若滿足系統功率平衡約束、機組運行約束、聯絡線功率約束和潮流約束，則計算獎勵函數并反饋給改進DDQN智能體；若不滿足系統功率平衡約束、機組運行約束、聯絡線功率約束和潮流約束，則將獎勵值設為極小值并反饋給智能體，終止本回合；將當前時刻智能體的動作、環境給出的系統狀態和不確定性輸入狀態轉換函數，得到新時刻的系統狀態。

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