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龍圖騰網獲悉南方電網科學研究院有限責任公司;中國南方電網有限責任公司申請的專利一種主動配電網點對點能量交易方法、系統、設備和介質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：CN118982427B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-22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：202411191539.X，技術領域涉及：G06Q40/04；該發明授權一種主動配電網點對點能量交易方法、系統、設備和介質是由孫健;史訓濤;肖小兵;柯清派;邱楊鑫;李楷然;林致遠;劉通;徐敏;雷一勇;陽浩;吳亞雄;張軍;盧洪鑫;黃文歆設計研發完成，并于2024-08-28向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種主動配電網點對點能量交易方法、系統、設備和介質在說明書摘要公布了：本發明公開了一種主動配電網點對點能量交易方法、系統、設備和介質，涉及配電網技術領域。通過基于主動配電網交易約束數據進行智能體構建，生成初始智能體；將主動配電網對應的實時節點狀態數據輸入初始智能體進行行為動作選擇并進行潮流計算，生成配電網網損數據和配電網電壓數據；基于配電網網損數據、配電網電壓數據和產消者交易約束數據進行交易收益計算，生成多個節點交易收益值；采用配電網運行成本數據和節點交易收益值對初始智能體進行訓練，生成目標智能體。利用訓練好的目標智能體對主動配電網實時場景下的點對點能量交易進行遞推求解，實現整個時間序列決策過程累計效益最大化，有助于降低配電網運行成本，提升市場交易收益。

本發明授權一種主動配電網點對點能量交易方法、系統、設備和介質在權利要求書中公布了：1.一種主動配電網點對點能量交易方法，其特征在于，包括： 獲取主動配電網的產消者交易約束數據和主動配電網交易約束數據，基于所述主動配電網交易約束數據進行智能體構建，生成初始智能體； 將所述主動配電網對應的實時節點狀態數據輸入所述初始智能體進行行為動作選擇并進行潮流計算，生成配電網網損數據和配電網電壓數據； 基于所述配電網網損數據、所述配電網電壓數據和所述產消者交易約束數據進行交易收益計算，生成多個節點交易收益值； 采用配電網運行成本數據和所述節點交易收益值對所述初始智能體進行訓練，生成目標智能體； 將所述實時節點狀態數據輸入所述目標智能體進行效益遞推求解，得到最大化累計效益對應的能量交易方案； 所述采用所述配電網運行成本數據和所述節點交易收益值對所述初始智能體進行訓練，生成目標智能體的步驟，包括： 采用所述配電網運行成本數據和所述節點交易收益值分別計算所述初始智能體中各動作對應的總回報，生成多個總回報值； 所述總回報對應的計算函數為： ； 其中，為在給定狀態下采取某個特定動作所期望得到的總回報值；為在給定狀態下的初始狀態參數；為在給定狀態下的狀態參數；為在給定狀態下采取某個特定動作所期望得到的總回報值；為節點數量； 采用預設網絡目標值計算公式分別計算所述初始智能體中各動作對應的網絡目標值，生成多個網絡目標值； 所述預設網絡目標值計算公式為： ； 其中，為網絡目標值；為折扣因子；為離散設備的狀態-行動價值函數；為連續設備的狀態-行動價值函數；為連續設備的策略函數；為中離散設備的策略函數；為最優熵系數；為節點i的離散動作值；為節點i的連續動作值；r為獎勵值；為期望值對應的給定狀態； 通過最小化Critic網絡的預測Q值與所述網絡目標值之間的均方誤差來更新Critic網絡參數，生成目標Critic網絡參數； 所述均方誤差計算公式為： ； 其中，為給定狀態s下a動作對應的均方誤差；為強化學習所有狀態的第一期望值；為Critic網絡的預測Q值；為連續設備動作值；為離散設備動作值；r為獎勵值；為期望值對應的給定狀態；為經驗緩存池；為網絡目標值； 通過最小化Actor網絡的損失參數，最大化Q網絡的輸出來更新Actor網絡參數，生成目標Actor網絡參數； 所述損失參數對應的損失函數為： ； 其中，為狀態s下的損失函數；為強化學習所有狀態的第二期望值；為Critic網絡的預測Q值；為連續設備動作值；為離散設備動作值；為最優熵系數；為Actor網絡的策略函數；為經驗緩存池； 采用所述目標Critic網絡參數和所述目標Actor網絡參數對所述初始智能體進行訓練，生成目標智能體。

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南方電網科學研究院有限責任公司;中國南方電網有限責任公司，其通訊地址為：510663 廣東省廣州市蘿崗區科學城科翔路11號J1棟3、4、5樓及J3棟3樓；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”。