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龙图腾网获悉南京迅集科技有限公司申请的专利基于深度强化学习的多目标能耗分析与动态优化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：CN120469244B 。

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：202510954287.X，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权基于深度强化学习的多目标能耗分析与动态优化系统是由冯钟灵;李旭;马伟;党鑫;邹常乐设计研发完成，并于2025-07-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度强化学习的多目标能耗分析与动态优化系统在说明书摘要公布了：本发明属于工业自动化技术领域，本发明公开了基于深度强化学习的多目标能耗分析与动态优化系统；旨在解决工业设备在瞬时负载变化下的状态表征滞后及优化决策不足的问题。系统通过构建动态状态转移链，准确表征设备状态变化规律；通过分析状态转移路径及负载变化趋势，科学确定响应优先级；结合深度强化学习的动态决策逻辑，优化设备运行参数；通过多目标优化策略，平衡能耗、响应速度及稳定性；最终通过实时调控实现高效运行。本发明提高了系统对复杂工况的适应性、响应的科学性及能源利用效率，降低了生产成本。

本发明授权基于深度强化学习的多目标能耗分析与动态优化系统在权利要求书中公布了：1.基于深度强化学习的多目标能耗分析与动态优化系统，其特征在于，包括： 数据采集模块，用于获取工业设备在每个采样时刻的瞬时负载数据、能耗数据以及运行状态数据； 转移链构建模块，用于根据所述瞬时负载数据中负载变化的瞬时特征与所述运行状态数据中参数的状态转移逻辑，构建工业设备的动态状态转移链； 优先级确定模块，用于根据所述动态状态转移链中状态转移路径的拓扑特性与所述瞬时负载数据的变化趋势，确定工业设备在对应采样时刻的瞬时负载响应优先级； 模型优化模块，用于基于所述瞬时负载响应优先级与深度强化学习模型的动态决策逻辑，调整工业设备在下一采样时刻的运行参数，得到优化运行参数； 所述动态决策逻辑的构建方法，包括： 根据所述瞬时负载响应优先级，确定深度强化学习模型中动作选择的优先子集； 根据所述动态状态转移链中当前状态节点到下一状态节点的转移路径，构建动作选择的约束条件；根据所述优先子集与所述约束条件，筛选出可行动作集合； 根据所述可行动作集合中动作对能耗优化策略的贡献度，确定最终动作，作为所述动态决策逻辑的输出； 所述优化运行参数的调整方法，包括： 根据所述动态状态转移链中当前状态节点的转移路径，预测下一状态节点的候选集合； 根据所述瞬时负载响应优先级，从所述候选集合中筛选出优先级匹配的状态节点，作为目标状态节点； 根据所述目标状态节点对应的运行参数范围，确定参数调整的方向； 根据所述方向与当前运行参数的偏差，确定调整步长，得到所述优化运行参数； 多策略拟合模块，用于根据所述优化运行参数与所述能耗数据的关联特性，确定工业设备在每个采样时刻的多目标能耗优化策略； 实时调控模块，用于基于所述多目标能耗优化策略对工业设备的运行参数进行实时调控，以实现瞬时负载变化的动态表征与能耗优化。

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