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龙图腾网获悉河海大学申请的专利基于能量流信息熵的多微网分布式能量调度方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120185109B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510654427.1，技术领域涉及：H02J3/46；该发明授权基于能量流信息熵的多微网分布式能量调度方法及系统是由华昊辰;周泽天;陈星莺;梅飞;余昆;甘磊;王博设计研发完成，并于2025-05-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于能量流信息熵的多微网分布式能量调度方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于能量流信息熵的多微网分布式能量调度方法及系统，方法包括：采集多微网网架结构信息；采集多微网运行信息；引入能量流信息熵构建多微网控制目标模型；根据多微网控制目标模型，构建输出调度策略的强化学习网络；对强化学习网络进行训练；将实时采集的多微网运行信息输入到训练好的强化学习网络中，输出调度策略；执行多微网系统调度策略。本发明能够实现微网内部、相邻微网间及微网群全局的三级平衡；通过最小化能量流信息熵，提升系统有序性，降低多微网系统中设备的动作频率，减小调度需求，提高了分布式能源的本地消纳效率；在储能系统容量奖励项考虑了输电通道容量限制，减小了网络阻塞概率。

本发明授权基于能量流信息熵的多微网分布式能量调度方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于能量流信息熵的多微网分布式能量调度方法，其特征在于，包括如下步骤： S1：采集多微网网架结构信息； S2：基于多微网网架结构信息，采集多微网运行信息； S3：基于多微网运行信息，引入能量流信息熵构建多微网控制目标模型； S4：根据多微网控制目标模型，构建输出调度策略的强化学习网络； S5：对强化学习网络进行训练； S6：将实时采集的多微网运行信息输入到训练好的强化学习网络中，输出调度策略； S7：执行多微网系统调度策略； 步骤S3中多微网控制目标模型的构建包括： 能量交互目标设置为每个微网节点的能量流信息熵最小，即： MinHi10 在m次采集时刻对微网i来说能量流信息熵的表达式为： 其中，abs·为求取绝对值函数，pij为能量流概率，表示微网i与微网j之间的能量交互量占微网i总交互电量Eei的比重，ε为对数控制参数； 步骤S4中强化学习网络的构建包括： A1：构建多微网系统状态空间Sk，数学表达式如下： Sk＝{SOCk,Eexk,Pck,Pgk,TLk}15 其中，k表示迭代轮次，SOCk表示微网电池状态集合，SOCk＝{soc1,k,…,soci,k,…,socn,k}，soci,k为在第k次迭代时微网i中储能的剩余容量可用状态百分比；Eexk表示微网间交互电量集合，Eexk＝{Eex11,k,…,Eexij,k,…,Eexnn,k}，Eexij,k为在第k次迭代时微网i向微网j的送出电量；Pck表示微网内用户负载集合，Pck＝{Pc1,k,…,Pci,k,…,Pcn,k}，Pci,k为在第k次迭代时微网i中用户负荷需求；Pgk表示微网内分布式电源出力集合，Pgk＝{Pg1,k,…,Pgi,k,…,Pgn,k}，Pgi,k为在第k次迭代时微网i中分布式电源的出力，包含化石能源与新能源机组；TLk表示微网间输电通道运行状态集合，TLk＝{TL11,k,…,TLij,k,…,TLnn,k}，TLij,k为在第k次迭代时输电方向为微网i向微网j方向上的输电线路是否运行，处于运行状态则TLij,k＝1，不处于运行状态则TLij,k＝0； A2：构建动作空间Ak，数学表达式如下： Ak＝{Eex'k+1,Pg'i,k+1,Pbes'i,k+1}16 其中，Eex'k+1表示下一次迭代时微网的交互电量调整计划集合，Eex'k+1＝{Eex'ii,k+1,…,Eex'ij,k+1,…,Eex'nn,k+1}，Eex'ij,k+1为在第k+1次迭代时微网i向微网j的送出电量计划；Pg'i,k+1表示下一次迭代时各个微网分布式发电装置的出力计划集合，Pg'i,k+1＝{Pg'1,k+1,…,Pg'i,k+1,…,Pg'n,k+1}，Pg'i,k+1为在第k+1次迭代时微网i中分布式电源的出力计划；Pbes'i,k+1表示下一次迭代时各个微网储能充放电功率，Pbes'i,k+1＝{Pbes'1,k+1,…,Pbes'i,k+1,…,Pbes'n,k+1}，Pbes'i,k+1为第k+1次迭代时微网i中储能的充放电功率； A3：构建奖励函数Rk，将多微网控制约束模型映射为奖励函数； 步骤A3中奖励函数Rk的构建包括： A3-1：构建能量流信息熵奖励项Hi,k： 其中，pij为能量流概率，表示微网i与微网j之间的能量交互量占微网i总交互电量Eei的比重，ε为对数控制参数； A3-2：构建电力平衡惩罚项Di,k： 其中，EBi,k为第k次迭代时，微网i在时间内因分布式能源出力波动与用户负荷需求而造成的不平衡总电量；Pci,k为用户负荷需求； A3-3：构建储能系统容量奖励项 其中，第k次迭代时微网i的储能弹性范围上界是最大充电容量储能弹性范围下界是最大放电容量facq是采集频率； A3-4：构建属于微网i的奖励函数： 其中，r1,r2,r3为权重系数。

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