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龙图腾网获悉合肥综合性国家科学中心人工智能研究院(安徽省人工智能实验室)申请的专利一种多智能体强化学习电网能源管理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：CN117035007B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202310962162.2，技术领域涉及：G06N3/042；该发明授权一种多智能体强化学习电网能源管理方法及系统是由李厚强;卢振波;冯炳熠设计研发完成，并于2023-07-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多智能体强化学习电网能源管理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多智能体强化学习电网能源管理方法及系统，以当前智能体的状态作为输入，调用执行策略以输出控制动作；执行策略的训练过程如下：构建智能体级的图拓扑和总线级的图拓扑；构建分层图注意力模型，将智能体级的图拓扑和总线级的图拓扑输入到分层图注意力模型中，以输出全局状态值，基于全局状态值评估大规模能源管理环境状态以及控制动作，并将全局状态值用入现有多智能体强化学习算法中以训练智能体的执行策略；该电网能源管理方法及系统通过引入中心化训练去中心化执行的范式，使智能体学到合作的策略；设计分层图注意力架构，对高维的状态空间进行降维以及有效的特征提取，使得训练更加高效。

本发明授权一种多智能体强化学习电网能源管理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种多智能体强化学习电网能源管理方法，其特征在于，以当前智能体的状态作为输入，调用执行策略以输出控制动作； 执行策略的训练过程如下： 构建智能体级的图拓扑和总线级的图拓扑，其中，表示图拓扑，表示图中所有节点的集合，表示邻接矩阵； 构建分层图注意力模型，将智能体级的图拓扑和总线级的图拓扑输入到分层图注意力模型中，以输出全局状态值，基于全局状态值评估大规模能源管理环境状态以及控制动作，并将全局状态值用入现有多智能体强化学习算法中以训练智能体的执行策略； 其中，采用图对比学习作为强化学习训练过程中的一个辅助任务，应用于分层图注意力模型，具体为： 在输入智能体级的图拓扑之前，给定由智能体级的图拓扑和大小为的训练样本批中正在执行的由所有节点的观测值组成的一个图数据，训练样本批中剩下的个图数据用表示； 对图数据分别进行观测掩码和删除部分边的图数据增强操作，以获得作为正对的两个相关图和，对剩下的图数据随机进行观测掩码和删除部分边的图数据增强操作，获得； 利用图数据和的归一化温度标度交叉熵损失： 其中，表示温度参数，表示训练样本批的大小，表示可学习的参数。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人合肥综合性国家科学中心人工智能研究院(安徽省人工智能实验室)，其通讯地址为：230000 安徽省合肥市高新区望江西路5089号，中国科学技术大学先进技术研究院未来中心B1205-B1208；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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