基于可变时间常数梯度算法的综合能源系统优化调度方法

本发明公开了基于可变时间常数梯度算法的综合能源系统优化调度方法。该方法首先基于综合能源系统经济调度特性建立马尔可夫决策过程模型，并建立目标优化函数。然后应用双延迟深度确定性策略梯度算法构建并训练神经网络，在更新目标网络前确定有效经验，根据当前回合的奖励值为与上一轮软更新时的奖励值的大小，设置可变时间常数，使目标网络的更新权重能根据当前系统状态灵活调节，从而显著增强模型的训练效率，减少计算资源的消耗。最后使用训练好的智能体进行综合能源系统日内调度，从而实现综合能源系统最优经济成本运行。本方法在复杂多变的综合能源系统环境中，帮助模型更快的适应新情况，做出更好的决策，有助于综合能源系统的推广应用。

《基于可变时间常数梯度算法的综合能源系统优化调度方法》是一发明专利，专利号为 2024109319641，当前法律状态为已下证，由杭州电子科技大学提出申请，发明人为郑凌蔚;徐秉强;王恒;姚萨;陈高萱，申请日期为2024-07-12，公开（公告）日期为2024-10-22，国际专利分类号（IPC）为 G06Q 10/04 (2023.01)，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：新能源技术、能源调度、综合能源调度、电力负荷、热负荷、负荷预。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明公开了基于可变时间常数梯度算法的综合能源系统优化调度方法。该方法首先基于综合能源系统经济调度特性建立马尔可夫决策过程模型，并建立目标优化函数。然后应用双延迟深度确定性策略梯度算法构建并训练神经网络，在更新目标网络前确定有效经验，根据当前回合的奖励值为与上一轮软更新时的奖励值的大小，设置可变时间常数，使目标网络的更新权重能根据当前系统状态灵活调节，从而显著增强模型的训练效率，减少计算资源的消耗。最后使用训练好的智能体进行综合能源系统日内调度，从而实现综合能源系统最优经济成本运行。本方法在复杂多变的综合能源系统环境中，帮助模型更快的适应新情况，做出更好的决策，有助于综合能源系统的推广应用。

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