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龍圖騰網獲悉中國電力科學研究院有限公司;國網江蘇省電力有限公司;國家電網有限公司申請的專利多目標分階段學習的地區(qū)電網自組織群體決策方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119742868B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-02發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202411840889.4，技術領域涉及：H02J3/46；該發(fā)明授權多目標分階段學習的地區(qū)電網自組織群體決策方法及系統(tǒng)是由毛文博;李亞平;嵇文路;耿建;李峰;朱克東;嚴嘉豪;王勇;劉建濤;潘玲玲;周競;郭曉蕊;葉婷;潘小輝;孫佳煒;馬楠設計研發(fā)完成，并于2024-12-13向國家知識產權局提交的專利申請。

本多目標分階段學習的地區(qū)電網自組織群體決策方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：一種多目標分階段學習的地區(qū)電網自組織群體決策方法及系統(tǒng)，方法包括通過地區(qū)電網資源建立若干個群體策略網絡，群體策略網絡依據自身觀測量進行前向計算，輸出當前環(huán)境狀態(tài)下的群體動作量，依據群體動作量輸出群體功率，掛接群體的節(jié)點注入功率計入群體功率；依據決策前后的環(huán)境狀態(tài)以及動作計算單輪獎勵值，將單輪決策經驗存入經驗池；進行神經網絡參數優(yōu)化，計算值網絡的損失函數值，并依據損失函數值變化量判定是否收斂，直到所有目標函數分項全部計入并且損失函數收斂；群體策略網絡進行前向計算，輸出當前環(huán)境狀態(tài)下的群體動作量，群體資源依據群體動作量執(zhí)行操作，使靈活資源功率輸出到電網掛接節(jié)點。本發(fā)明能夠實現(xiàn)資源群體自主智能決策。

本發(fā)明授權多目標分階段學習的地區(qū)電網自組織群體決策方法及系統(tǒng)在權利要求書中公布了：1.一種多目標分階段學習的地區(qū)電網自組織群體決策方法，其特征在于，包括： 通過地區(qū)電網資源建立若干個群體策略網絡，第i個群體策略網絡依據自身觀測量進行前向計算，輸出當前環(huán)境狀態(tài)St下的群體動作量at,i，依據群體動作量at,i輸出群體功率pi,t，掛接群體的節(jié)點注入功率計入群體功率pi,t；依據決策前后的環(huán)境狀態(tài)St和St+1以及動作at,i計算單輪獎勵值rt，將單輪決策經驗St,rt,at,i,St+1存入經驗池； 進行神經網絡參數優(yōu)化，從經驗池抽取經驗數據，值網絡根據St,rt,St+1計算值網絡梯度；依據St,at,i通過值網絡計算當前環(huán)境下群體動作的全周期收益估值Qt，依據全周期收益估值Qt和群體動作量at,i計算群體策略網絡梯度；計算值網絡的損失函數值，并依據損失函數值變化量判定是否收斂，直到所有目標函數分項全部計入并且損失函數收斂； 群體策略網絡進行前向計算，輸出當前環(huán)境狀態(tài)St下的群體動作量at,i，地區(qū)電網群體資源依據群體動作量at,i執(zhí)行操作，使靈活資源功率輸出到地區(qū)電網掛接節(jié)點； 所述通過地區(qū)電網資源建立若干個群體策略網絡的步驟包括： 自組織群體觀測空間設計： 自組織群體動作空間設計： at,i＝ΔTac,ΔPdisc,ΔPcharg,ΔPpv,ΔPwd 自組織群體多目標獎勵函數設計： r＝ωblcrblc+ωcstrcst+ωlinerline+ωvrv+ωnerne+ωerrrerr 式中，obst,i為t時段第i個智能體的觀測空間，為群體內室溫均值，Tenv為環(huán)境溫度，Pse為儲能功率，Ppv為光伏功率，Pwd為風功率，Pbus為節(jié)點注入功率，Vbus為節(jié)點電壓；at,i為智能體動作空間，ΔTac溫度調節(jié)量，ΔPdisc為放電功率調節(jié)量，ΔPcharg為充電功率調節(jié)量，ΔPpv為光伏功率調節(jié)量，ΔPwd為風電功率調節(jié)量；rblc為平衡獎勵值，ωblc為平衡獎勵權重；rcst為成本獎勵值，ωcst為成本獎勵權重；rline為線路電壓獎勵值，ωline為線路電壓獎勵權重；rv為節(jié)點電壓獎勵值，ωv為節(jié)點電壓獎勵權重；rne為新能源消納獎勵值，ωne為新能源消納獎勵權重；rerr為群體響應偏差獎勵值，ωerr為群體響應偏差獎勵權重。

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