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          華東交通大學(xué)彭春華獲國家專利權(quán)

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          龍圖騰網(wǎng)獲悉華東交通大學(xué)申請的專利多主體含氫綜合能源系統(tǒng)多智能體最優(yōu)折中調(diào)度方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán),本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予,授權(quán)公告號為:CN120450394B

          龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-16發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉:該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為:202510950958.5,技術(shù)領(lǐng)域涉及:G06Q10/0631;該發(fā)明授權(quán)多主體含氫綜合能源系統(tǒng)多智能體最優(yōu)折中調(diào)度方法是由彭春華;孫惠娟;張大權(quán)設(shè)計研發(fā)完成,并于2025-07-10向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

          多主體含氫綜合能源系統(tǒng)多智能體最優(yōu)折中調(diào)度方法在說明書摘要公布了:本發(fā)明涉及一種多主體含氫綜合能源系統(tǒng)多智能體最優(yōu)折中調(diào)度方法。針對多主體含氫綜合能源系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度模型,構(gòu)建含氫綜合能源服務(wù)商智能體、電負荷聚合商智能體、熱負荷聚合商智能體和氫負荷聚合商智能體組成的多智能體強化學(xué)習(xí)模型,并通過多智能體近端策略優(yōu)化算法和逼近理想解排序法進行求解;本發(fā)明通過融入相鄰智能體動作信息增強狀態(tài)空間協(xié)作,并基于逼近理想解排序法構(gòu)建多方案評估機制,篩選最優(yōu)折中解的動作組合,形成多智能體最優(yōu)折中強化學(xué)習(xí)算法,提升智能體間的協(xié)作和求解效率。

          本發(fā)明授權(quán)多主體含氫綜合能源系統(tǒng)多智能體最優(yōu)折中調(diào)度方法在權(quán)利要求書中公布了:1.一種多主體含氫綜合能源系統(tǒng)多智能體最優(yōu)折中調(diào)度方法,其特征是,包括以下步驟: 步驟1:針對多主體含氫綜合能源系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度模型,構(gòu)建含氫綜合能源服務(wù)商智能體、電負荷聚合商智能體、熱負荷聚合商智能體和氫負荷聚合商智能體組成的多智能體強化學(xué)習(xí)模型; 步驟2:初始化多智能體的策略網(wǎng)絡(luò)、價值網(wǎng)絡(luò)參數(shù)和環(huán)境狀態(tài),設(shè)定逼近理想解排序法的權(quán)重向量及調(diào)度周期; 步驟3:通過有序決策生成機制,對各智能體動作生成順序依次進行動作采樣,并構(gòu)建對應(yīng)的調(diào)度方案; 步驟4:將所有調(diào)度方案輸入環(huán)境,進行完整調(diào)度周期的運行,并累積其獎勵值和狀態(tài)信息; 步驟5:基于逼近理想解排序法對所有調(diào)度方案的累積獎勵進行評價,選出最優(yōu)折中解,最優(yōu)折中解對應(yīng)的動作序列即為當(dāng)前優(yōu)化周期的最終調(diào)度方案; 步驟6:根據(jù)最優(yōu)折中解的獎勵信號,使用多智能體近端策略優(yōu)化算法更新智能體的策略網(wǎng)絡(luò)和價值網(wǎng)絡(luò)參數(shù); 步驟7:若未達到設(shè)定的訓(xùn)練回合數(shù),則進入下一回合,返回步驟3; 步驟8:當(dāng)達到最大訓(xùn)練回合數(shù)或多智能體近端策略優(yōu)化算法收斂條件時,訓(xùn)練終止,并輸出最終調(diào)度方案。

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