| 专利号 | 2025100312158 | 申请日 | 2025-01-09 | 专利名称 | 基于深度强化学习的综合能源系统规划优化方法及系统 |
| 授权日 | 2025-05-02 | 专利权人 | 山东大学 | 发明人 | 刘帅;赵凯;梁利梅;王小文;华友情;杜瑞琦;徐昊天;赵浩然 |
| 主分类号 | G06F17/00 | 关键词 | 应用领域 | ||
| 摘要 | 本发明属于综合能源系统规划优化技术领域，为了解决综合能源系统规划中存在的求解困难、耗时长等问题，提出基于深度强化学习的综合能源系统规划优化方法及系统，建立综合能源系统的数学模型，确定综合能源系统的目标函数和约束条件，形成初始动态规划优化问题；将初始动态规划优化问题转化为马尔科夫决策过程；利用DDPG算法和预测网络对综合能源系统的历史运行数据进行离线学习；将离线学习的优化参数应用在Online‑DDPG算法中，对初始动态规划优化问题进行求解，得到综合能源系统的最优规划方案。有效解决了维数灾难和信息损失导致的求解模型问题，同时提高了对负荷与可再生能源波动的抗干扰能力。 | ||||
| 创新点 | |||||
| 技术分类 | 标 签 | 战兴产业 | 新一代信息技术 互联网与云计算、大数据服务 | ||
| 运营方式 | 合作方式 | ||||
| 联系人 | 联系电话 | 电子邮箱 | |||
| 详细说明 | |||||
