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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学申请的专利一种数据中心微电网电算协同双层深度强化学习调度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：CN120147060B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202510208164.1，技术领域涉及：G06Q50/06；该发明授权一种数据中心微电网电算协同双层深度强化学习调度方法是由涂正宏;张洋洋;徐英;仪忠凯;张国庆;徐佳宁;李志民设计研发完成，并于2025-02-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种数据中心微电网电算协同双层深度强化学习调度方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种数据中心微电网电算协同双层深度强化学习调度方法，属于电力系统技术领域，首先针对地理分布式数据中心微电网的高可再生能源渗透场景，提出双层多智能体深度强化学习框架；构建含有全局层和局部层的双层多智能体深度强化学习框架，全局层通过集中式深度强化学习训练进行分配计算任务，局部层通过分散式深度强化学习优化内部能源调度，结合分层多智能体双延迟深度确定性策略梯度算法实现跨层交互与快速收敛。本发明通过时空任务调节与储能协同，降低非可再生能源成本15％‑20％，收敛速度较现有技术提升5倍，且支持动态数据备份，本发明在保持服务质量的同时，显著提升系统可靠性与经济性。

本发明授权一种数据中心微电网电算协同双层深度强化学习调度方法在权利要求书中公布了：1.一种数据中心微电网电算协同双层深度强化学习调度方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：构建地理分布式数据中心微电网的电力算力协同调度模型、任务灵活性要求和集成数据保护机制， 其中，所述的电力算力协同调度模型包括数据中心能耗模型、储能系统模型、计算任务模型、数据中心备份数据能耗模型，其中，储能系统模型的约束包括充放电功率上下限约束及其容量上下限约束； 所述的任务灵活性要求为各数据中心实时处理计算任务不能超过其所有服务器所能处理的最大计算任务量； 所述的数据保护机制为数据中心微电网为防止数据传输错误，会对数据进行本地保存； S2：构建含有全局层和局部层的双层多智能体深度强化学习框架： 所述的全局层采用集中式深度强化学习算法，基于可再生能源预测和实时任务需求分配计算任务，所述的集中式深度强化学习算法为全局层采用一个智能体根据后面两个小时地理分布式数据中心微电网的新能源预测出力、活跃的服务器数量以及实时剩余计算任务量信息，对实时到达全局层的计算任务进行分配的深度强化学习算法； 所述的局部层采用分散式深度强化学习算法，在满足服务质量要求下，优化各数据中心微电网内部能源管理与任务调度，所述的分散式强化学习算法为地理分布式数据中心微电网各自采用一个智能体根据后面两小时新能源出力，活跃的服务器数量对实时到达的计算任务进行调度的算法； S3：将全局层与局部层之间进行交互，全局层向各个局部层分配计算任务，局部层将未完成的计算任务反馈给全局层以影响全局层分配； S4：通过奖励函数引导全局层将计算任务分配给地理分布式数据中心微电网，确保局部层关注在一天内最大限度地使用本地可再生能源，局部层最小化非可再生能源成本，从而实现地理分布式数据中心微电网的电力算力协同优化调度。

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