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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利基于改进DDPG的氢电耦合多微电网系统能量管理方法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：CN118739432B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202410934104.3，技术领域涉及：H02J3/46；该发明授权基于改进DDPG的氢电耦合多微电网系统能量管理方法是由施涛;周航宇;盛佳林;许泽炎;顾立博;陈志强;韩祥设计研发完成，并于2024-07-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进DDPG的氢电耦合多微电网系统能量管理方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于改进DDPG的氢电耦合多微电网系统能量管理方法，通过获取氢电耦合多微电网系统的历史数据；建立基于改进DDPG的氢电耦合多微电网系统的能量管理模型；建立基于改进DDPG的氢电耦合多微电网系统的能量管理模型的目标函数与约束条件；初始化能量管理系统智能体的运行环境；得到训练后的基于改进DDPG算法的氢电耦合多微电网系统的能量管理模型；通过训练后的基于改进DDPG算法的氢电耦合多微电网系统的能量管理模型得到能量管理策略；本发明能够使微电网的动作具有时间相关性，可以有效地避免产生不必要的能量管理动作，能够有效降低氢电耦合多微电网的运行成本，并提高氢电耦合多微电网的运行效率。

本发明授权基于改进DDPG的氢电耦合多微电网系统能量管理方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进DDPG的氢电耦合多微电网系统能量管理方法，其特征在于：包括以下步骤，S1、获取氢电耦合多微电网系统的历史数据包括历史输入状态和历史动作； S2、建立基于改进DDPG的氢电耦合多微电网系统的能量管理模型，基于改进DDPG的氢电耦合多微电网系统的能量管理模型包括Actor神经网络和Critic神经网络，其中，Actor神经网络包括两个结构相同的策略网络即当前策略网络和目标策略网络，当前策略网络用于输入状态st并输出动作at，目标策略网络用于输入下一状态并输出下一动作；Critic神经网络包括两个结构相同的Q网络即当前Q网络和目标Q网络，当前Q网络用于输入状态st和动作at并输出关于状态at与动作at的Q值，目标Q网络用于输入下一状态st+1和下一动作at+1并输出关于下一状态st+1与下一动作at+1的Q值； S3、建立基于改进DDPG的氢电耦合多微电网系统的能量管理模型的目标函数与约束条件； S4、初始化能量管理系统智能体的运行环境； S5、使用步骤S1的历史数据对基于改进DDPG算法的氢电耦合多微电网系统的能量管理模型进行训练，得到训练后的基于改进DDPG算法的氢电耦合多微电网系统的能量管理模型； S6、由氢电耦合多微电网系统的当前输入状态，通过训练后的基于改进DDPG算法的氢电耦合多微电网系统的能量管理模型得到能量管理策略。

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