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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利一种家庭能源管理优化方法、装置、电子设备及介质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：CN119398380B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-13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：202411376688.3，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种家庭能源管理优化方法、装置、电子设备及介质是由吴小倩;李世杰;蒋怀光;张怡文;吴霖;李浩勤设计研发完成，并于2024-09-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种家庭能源管理优化方法、装置、电子设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种家庭能源管理优化方法、装置、电子设备及介质，属于家庭能源管理领域。其中方法包括：对家庭能源管理系统中具有不同电气特性的负载进行建模；根据建立的模型，将家庭能源管理问题转化为马尔可夫决策过程；根据马尔可夫决策过程，利用混合动作空间算法对家庭能源管理系统进行能源的优化调度，以降低家庭能源系统的运行成本与电力消耗；其中混合动作空间算法集成了DQN算法和DDPG算法。本发明通过采用结合DQN与DDPG的MDRL算法，能够处理HEMS中的混合动作空间问题，包括离散和连续动作的组合，具备更高的灵活性和适应性。另外，本发明采用精确离散化动作处理方法，能够解决现有技术中动作空间复杂性升高的问题。

本发明授权一种家庭能源管理优化方法、装置、电子设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种家庭能源管理优化方法，其特征在于，包括以下步骤： 对家庭能源管理系统中具有不同电气特性的负载进行建模； 根据建立的模型，将家庭能源管理问题转化为马尔可夫决策过程； 根据马尔可夫决策过程，利用混合动作空间算法对家庭能源管理系统进行能源的优化调度，以降低家庭能源系统的运行成本与电力消耗； 其中，所述混合动作空间算法集成了DQN算法和DDPG算法； 所述混合动作空间算法包括actor网络和critic网络；critic网络用于近似状态-动作值函数，而actor网络用于产生连续动作，其中，和是包括权重和偏差在内的相应的网络参数；表示离散动作，表示连续动作； 其中，通过使用梯度下降法最小化中的平方损失来优化critic网络参数： 式中，Q表示Bellman方程；表示状态，表示时间的离散动作，表示时间的连续动作，表示为目标Q值； 通过在梯度方向上调整，以提高Q值，进而优化actor网络参数； 在actor网络和critic网络中引入目标网络以评估目标Q值，分别为；目标网络的参数使用软更新策略，如下所示： 式中，为调节参数； 所述混合动作空间算法通过以下方式进行训练： 1分别用随机权重和初始化actor网络和critic网络； 2通过复制和初始化目标网络； 3初始化缓冲区M； 4Fore=1:E'； 5通过随机SoC从随机一天获得初始状态； 6Fort=0:23do； 7采用探索策略选择动作； 8执行动作，观察得到的奖励，并转移到下一个状态； 9存储元组到M中； 10从M中取样for； 11获得目标值：； 12通过最小化损失来更新； 13通过抽样策略梯度更新: 14目标网络软更新； 15Endfor； 16Endfor； 所述探索策略的表达式如下： 式中，表示离散动作空间，表示连续动作空间，为高斯噪声，为探索概率。

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