买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉电子科技大学(深圳)高等研究院;电子科技大学申请的专利面向事件规划感知的微电网能源管理优化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：CN120450495B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202510962507.3，技术领域涉及：G06Q10/0637；该发明授权面向事件规划感知的微电网能源管理优化方法及系统是由张彦如;兰卓;刘旻昊;陈斌;王岩;杨涵设计研发完成，并于2025-07-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向事件规划感知的微电网能源管理优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向事件规划感知的微电网能源管理优化方法及系统，所述方法包括：步骤S1：构建并训练小模型智能体；步骤S2：构建带有工具函数的大模型智能体；步骤S3：通过所述小模型智能体获取微电网的实时信息，生成实时决策；通过所述大模型智能体根据微电网对应的电力调度文本信息生成决策；将环境时间步和指令时间步对齐，根据所述小模型智能体和大模型智能体生成的决策输出连贯的实时决策响应。本发明通过利用大语言模型的自然语言理解能力，逻辑推理等能力，实现利用来自电力系统和用户的规划信息优化电力调度，提升用户的用电舒适度，降低不必要的电力消耗。

本发明授权面向事件规划感知的微电网能源管理优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种面向事件规划感知的微电网能源管理优化方法，其特征在于，包括： 步骤S1：构建并训练小模型智能体； 步骤S2：构建带有工具函数的大模型智能体； 步骤S3：通过所述小模型智能体获取微电网的实时信息，生成实时决策；通过所述大模型智能体根据微电网对应的电力调度文本信息生成决策；将环境时间步和指令时间步对齐，根据所述小模型智能体和大模型智能体生成的决策输出连贯的实时决策响应； 步骤S1包括： 步骤S11：获取微电网的历史状态数据； 步骤S12：构建用于预测的LSTM时序预测模型，设置预测模型参数，使用获取的历史状态数据训练LSTM时序预测模型，预测未来1，2，6小时的电价、负载、室外温度、直接光照强度、漫反射光照强度； 步骤S13：构建小模型智能体，将当前步的所有实时状态信息和预测信息作为状态输入，微电网的各电器设备的用电动作和储能的充放电动作作为动作输出，使用预设的深度强化学习算法进行小模型智能体训练； 步骤S13包括： 步骤S131：配置训练的仿真环境； 步骤S132：设置小模型智能体的参数； 步骤S133：定义微电网能源管理问题的状态空间和动作空间，状态空间包含时间序列信息、各用电单位状态信息、区域用电信息、区域天气信息，动作空间包含储能的充放电动作以及各电器设备的用电行为； 步骤S134：设计奖励函数，奖励函数为： ； 为用电舒适度，；为电网波动奖励，； 其中，是电器工作的目标值，T是电器工作的实际值，c是限定范围；Bi-1和Bi分别为上一时刻的碳排放量和当前时刻的碳排放量，表示当前的用电量，表示过去24步区域的总耗电量；和分别为用电舒适度和电网波动奖励的权重系数； 步骤S135：基于StableBaseline3库构建深度强化学习算法的小模型智能体进行训练，选用多层感知机作为策略网络； 步骤S136：进行超参数微调和奖励权重微调，完成小模型智能体的构建。

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电子科技大学(深圳)高等研究院;电子科技大学，其通讯地址为：518000 广东省深圳市龙华区观澜街道新澜社区观光路1301-78号银星智界二期2号楼；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”。