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！

龙图腾网获悉中国农业大学申请的专利一种基于强化学习的电热气综合能源系统负荷转供研究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：CN119831782B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-19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：202411902238.3，技术领域涉及：G06Q50/06；该发明授权一种基于强化学习的电热气综合能源系统负荷转供研究方法是由郑颖颖;王晖设计研发完成，并于2024-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于强化学习的电热气综合能源系统负荷转供研究方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于强化学习的电热气综合能源系统负荷转供方法，也属于人工智能领域。该方法从综合能源系统的实际运行中获取相关数据，并将收集到的数据作为训练样本数据；构建智能体‑环境模型，对系统的运行进行仿真和约束；建立综合能源系统发生不同不确定事件的转供触发条件机制，明确综合能源系统发生的各类不确定事件；构建DDQN模型，通过DDQN算法在多次迭代后生成电热气综合能源系统在不同不确定事件中的最优负荷转供策略；利用训练好的模型实现包含不同负荷类型的电热气综合能源系统最优的负荷转供策略。本发明，克克服了含有多种不同类型负荷的电热气综合能源系统传统负荷转供方法计算时间过长、策略容错率低等局限性，准确描述了电热气综合能源系统的复杂动态行为，实现含有不同类型负荷的电热气综合能源系统实时准确的负荷转供策略。

本发明授权一种基于强化学习的电热气综合能源系统负荷转供研究方法在权利要求书中公布了：1.一种基于强化学习的电-热-气综合能源系统负荷转供方法，其特征在于，包括如下步骤： S1，从实际综合能源系统中建立含有不同负荷类型的电热气综合能源系统模型，并收集不同不确定事件发生后系统负荷转供相关数据，将收集到的数据作为训练样本； S2，构建智能体-环境模型，对综合能源系统运行环境进行仿真，在此环境中，基于综合能源系统运行约束条件对智能体各个动作施加约束，确保系统的运行负荷物理规律和实际条件； S3，构建强化学习模型,明确算法智能体中的状态函数，动作函数，状态转移变量，通过设计奖励惩罚机制制定汇报函数，从而优化智能体策略； S4，建立综合能源系统发生不同不确定事件的转供触发条件机制，明确综合能源系统发生的各类不确定事件，从而实现智能体针对不同不确定事件更高效准确的做出负荷转供策略； S5，基于综合能源系统的可测量构建包括节点电压、气压、温度，电热气负荷，光伏与风电出力及电价观测状态S，将动作空间A定义为电力联络分段开关与天然气、热力联络阀的二元开闭指令，并设定考虑安全与经济性的复合奖励R；建立策略网络与目标网络，采用DDQN算法，以经验回放与目标网络软更新进行训练并用随机梯度下降优化参数，针对不同不确定事件的最优负荷转供策略； S6，利用训练好的强化学习模型制定综合能源系统负荷实时、准确的负荷转供策略。

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中国农业大学，其通讯地址为：100193 北京市海淀区圆明园西路2号；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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。