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龙图腾网获悉国网浙江省电力有限公司丽水供电公司申请的专利基于深度强化学习的微电网的分布式储能调节方法及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：CN119921386B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202510406838.9，技术领域涉及：H02J3/38；该发明授权基于深度强化学习的微电网的分布式储能调节方法及系统是由詹子仪;杨世旺;吴彬锋;黄剑;张伟峰;徐煊斌;李越;叶建芳;金梅芬;叶子强;方良军;张智涛;吕易佳设计研发完成，并于2025-04-02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微电网的分布式储能调节方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开的基于深度强化学习的微电网的分布式储能调节方法及系统，根据获取的微电网数据并考虑需求响应建立微电网内部各组分的响应模型；根据微电网的状态及储能动作决策设置所述微电网的状态空间、动作空间以及奖励函数；根据所述响应模型、所述状态空间、所述动作空间以及所述奖励函数，采用对抗网络结构构建优势神经网络模型；将深度强化学习与WHO算法相结合，通过算法迭代寻优，确定所述优势神经网络模型的神经网络权重，根据得到的优势神经网络模型并依据各时刻的微电网状态确定当前储能调节决策。本方案能够提高储能调节应对随机性的能力，调节效果稳定，能够提高微电网整体效率。

本发明授权基于深度强化学习的微电网的分布式储能调节方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度强化学习的微电网的分布式储能调节方法，其特征在于，所述方法包括： 根据获取的微电网数据并考虑需求响应建立微电网内部各组分的响应模型； 根据微电网的状态及储能动作决策设置所述微电网的状态空间、动作空间以及奖励函数； 根据所述响应模型、所述状态空间、所述动作空间以及所述奖励函数，采用对抗网络结构构建优势神经网络模型； 将深度强化学习与WHO算法相结合，通过算法迭代寻优，确定所述优势神经网络模型的神经网络权重，根据得到的优势神经网络模型并依据各时刻的微电网状态确定当前储能调节决策； 根据所述响应模型、所述状态空间、所述动作空间以及所述奖励函数，采用对抗网络结构构建优势神经网络模型，包括： 根据所述响应模型、所述状态空间以及所述奖励函数构建用于评价动作价值的评估网络以及为使网络训练过程更加稳定的目标网络； 根据所述评估网络和所述目标网络将对抗网络输出的动作价值拆分为状态价值和动作优势两部分之和，并构建去中心化的动作优势函数； 在训练时给所述动作优势函数的神经网络的参数加上噪声，得到基于对抗网络且考虑噪声的优势神经网络模型； 将深度强化学习与WHO算法相结合，通过算法迭代寻优，确定所述优势神经网络模型的神经网络权重，根据得到的优势神经网络模型并依据各时刻的微电网状态确定当前储能调节决策，包括： 对WHO算法进行初始化，设置算法的初始参数，所述初始参数包括种群大小N、种马个体比例、种群杂交率以及算法最大迭代次数； 对种群进行随机分群初始化，分别对种群内每一个个体的位置信息进行随机初始化，并采用预设的适应度函数计算每一个个体的适应度； 当全局最优解的个体的适应度不小于预设的阈值时，按野马种群的行为更新种群个体的位置信息，并在位置信息更新后重新进行适应度计算，得到更新的适应度； 当全局最优解的个体的适应度小于所述阈值，或迭代次数达到所述算法最大迭代次数时，输出当前的个体的最优解作为所述优势神经网络模型的神经网络权重； 根据确定的优势神经网络模型和各时刻的微电网状态确定当前储能调节决策； 根据获取的微电网数据并考虑需求响应建立微电网内部各组分的响应模型，包括： 根据获取的历史各时段的风速数据以及光照强度数据，构建包含风速和光照强度预测的风光发电不确定模型； 根据预设的高峰时段以及低谷时段的用电成本构建家庭价格响应负荷的需求响应模型； 所述风光发电不确定模型包括、； 所述家庭价格响应负荷的需求响应模型包括； 其中，分别为t时刻的风电发电实际值和光伏发电实际值；分别为t时刻的风电预测值和光伏预测值；为服从高斯分布的随机变量，分别代表t时刻的风电预测误差和光伏预测误差；Lit为t时刻的家庭价格响应负荷，为t时刻的基本负荷；为家庭价格响应负荷i在t时刻的转移负荷；为家庭价格响应负荷i在t时刻以前时间转移到t时刻的负荷； 根据微电网的状态及储能动作决策设置所述微电网的状态空间、动作空间以及奖励函数，包括： 获取微电网内部组件的状态信息以及外部电网信息，构建微电网各时段的状态空间； 根据微电网储能的荷电状态以及实时电价，确定储能电量盈余时的动作和储能电量缺额时的动作，构建储能动作空间； 根据当前时刻的负荷及可再生能源发电数据，结合需求响应，通过调整微电网内部的电价间接控制价格响应负荷情况，设定定价操作动作，确定能量管理动作空间； 以最大化微电网的能源收益为目标构建奖励函数。

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国网浙江省电力有限公司丽水供电公司，其通讯地址为：323000 浙江省丽水市莲都区中东路699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”。

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