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龍圖騰網(wǎng)獲悉四川大學申請的專利基于條件風險強化學習的梯級水光蓄聯(lián)合調(diào)度方法及系統(tǒng)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：CN120430590B 。

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：202510933535.2，技術(shù)領域涉及：G06Q10/0631；該發(fā)明授權(quán)基于條件風險強化學習的梯級水光蓄聯(lián)合調(diào)度方法及系統(tǒng)是由陳實;陳江平;劉藝洪;朱鈺杰;晏紅平;王舒灝設計研發(fā)完成，并于2025-07-08向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于條件風險強化學習的梯級水光蓄聯(lián)合調(diào)度方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及新能源為優(yōu)化調(diào)度技術(shù)領域，公開了基于條件風險強化學習的梯級水光蓄聯(lián)合調(diào)度方法及系統(tǒng)，考慮條件風險價值量化調(diào)度結(jié)果，以抽蓄機組工況下水泵和水輪機的功率變化量與系統(tǒng)靈活性缺額之和最小為目標函數(shù)，建立計及穩(wěn)定性、靈活性和風險偏好的梯級水光蓄調(diào)度模型；根據(jù)梯級水光蓄調(diào)度模型確定目標函數(shù)約束條件，所述約束條件包括：發(fā)電量約束約束、通道約束和梯級水電站水力約束；基于馬爾可夫決策過程建立RM?TD3算法框架；基于RM?TD3算法框架，對所構(gòu)建的梯級水光蓄調(diào)度模型進行最優(yōu)日前調(diào)度策略求解。本發(fā)明提升了梯級水光蓄系統(tǒng)的穩(wěn)定性和靈活性，實現(xiàn)了梯級水光蓄系統(tǒng)的優(yōu)化調(diào)度，且確保更加穩(wěn)健的調(diào)度策略。

本發(fā)明授權(quán)基于條件風險強化學習的梯級水光蓄聯(lián)合調(diào)度方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于條件風險強化學習的梯級水光蓄聯(lián)合調(diào)度方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟1：考慮條件風險價值量化調(diào)度結(jié)果，以抽蓄機組工況下水泵和水輪機的功率變化量與系統(tǒng)靈活性缺額之和最小為目標函數(shù)，建立計及穩(wěn)定性、靈活性和風險偏好的梯級水光蓄調(diào)度模型； 步驟2：根據(jù)梯級水光蓄調(diào)度模型確定目標函數(shù)約束條件，所述約束條件包括：發(fā)電量約束、通道約束和梯級水電站水力約束； 步驟3：基于馬爾可夫決策過程建立風險管理的雙延遲深度確定性策略算法框架； 步驟4：基于所述風險管理的雙延遲深度確定性策略算法框架，對所構(gòu)建的梯級水光蓄調(diào)度模型進行最優(yōu)日前調(diào)度策略求解； 步驟1中，所述目標函數(shù)表達式為： ； ； 式中，和分別為時段抽蓄機組水泵和水輪機的功率變化量；為時段系統(tǒng)靈活性缺額；為調(diào)度周期總時長；為風險偏好指標；為置信度；為在置信度下的調(diào)度策略的條件風險價值；為用于逼近風險價值的參數(shù)；為估計條件風險價值的參數(shù)。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人四川大學，其通訊地址為：610065 四川省成都市武侯區(qū)一環(huán)路南一段24號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。