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龙图腾网获悉国网江苏省电力有限公司经济技术研究院申请的专利一种基于深度强化学习的光伏储能系统全生命周期优化运行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：CN119647638B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202411452747.0，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种基于深度强化学习的光伏储能系统全生命周期优化运行方法是由黄成;梅鑫;胡晓燕;李泽森;李冰洁;史静;李琥;袁晓昀;谈健;葛毅;潘文婕;许偲轩;薛贵元;许筝;诸晓骏设计研发完成，并于2024-10-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度强化学习的光伏储能系统全生命周期优化运行方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于深度强化学习DRL的光伏储能系统全生命周期优化运行方法。首先，对储能运行效率模型和容量衰减模型进行了精细建模。然后以光伏储能系统收益最大化为目标，建立了基于深度强化学习的光伏储能系统优化运行策略，考虑了电动汽车充电需求、光伏发电出力和电价的不确定性，以满足电动汽车的充电需求和光伏发电消耗。其次，由于储能充放电决策行为具有连续性，因此采用基于近端策略优化PPO的深度强化学习来求解优化运行结果。最后，模型通过实际历史数据进行训练，并根据当期状态实时优化储能充放电策略。采用本发明方法能有效解决不确定环境下光伏储能系统的优化运行问题。

本发明授权一种基于深度强化学习的光伏储能系统全生命周期优化运行方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度强化学习的光伏储能系统全生命周期优化运行方法，用于电动汽车光伏储能系统的充放电实时优化控制，其特征在于，包括以下步骤： S1、对储能运行效率模型和容量衰减模型进行精细建模； S2、建立基于深度强化学习的光伏储能系统优化运行策略 以光伏储能系统收益最大化为目标建立光伏储能系统优化运行目标函数，目标函数变量包括充电收益、电网交易收益和储能容量衰减成本；建立深度强化学习模型，通过任意时间段的光伏发电功率、电动汽车充电总需求功率、电价和储能SOC确定状态向量；深度强化学习模型的奖励函数由收益奖励和储能容量衰减成本组成； S3、采用基于近端策略优化的深度强化学习对模型进行求解 强化学习根据当前状态st从动作空间中选择动作at，并根据优势评估函数评估当前动作的好坏； 所述动作空间满足以下公式： a＝[at] 式中，Pes,t为第t个时段储能功率，Pes,max是储能输出功率的最大值； 所述优势评估函数Aπ,γ公式如下： Aπ,γst,at＝Qπ,γst,at-Vπ,γst， 式中，Aπ,γ、Vπ,γ和Qπ,γ分别为优势函数、价值函数和动作值函数；πθ代表行为者选择行动的策略，其参数为θ；γ表示折扣因子，其决定了未来奖励对累积奖励的影响； 采用下式更新策略网络： 上式中，∈是控制允许策略偏差的超参数；ρt是更新策略与旧策略之间的比率系数； 并采用随机对角高斯策略实现连续动作空间： a＝μθs+σθs⊙x， 其中，x是标准多元正态分布的样本向量；μ和σ是行动向量的均值和标准差；⊙是元素与元素的乘积； 根据随机对角高斯策略，πθat|st可推导为：

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