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龙图腾网获悉中国电力科学研究院有限公司;国家电网有限公司;国网浙江省电力有限公司申请的专利配微电网协同优化调度方法及相关装置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：CN119787370B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202411928950.0，技术领域涉及：H02J3/06；该发明授权配微电网协同优化调度方法及相关装置是由蒲天骄;韩笑;董雷;葛睿;朱炳铨;刘自强;李金龙设计研发完成，并于2024-12-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本配微电网协同优化调度方法及相关装置在说明书摘要公布了：本发明属于配电网领域，公开了一种配微电网协同优化调度方法及相关装置，包括获取配电网智能体和各微电网智能体的状态观测数据；采用混合多智能体软演员评论家算法，基于预训练的策略网络，根据配电网智能体和各微电网智能体的状态观测数据，求解预设的配微电网协同优化模型，得到配电网和各微电网的控制策略；其中，预训练的策略网络通过下述方式得到：将配微电网协同优化模型设计为多智能体环境下的强化学习模型，并基于生成对抗模仿学习方式预训练强化学习模型的策略网络，得到预训练的策略网络。解决目前面向高比例分布式资源接入的配微电网协同优化调度问题解决方法不够经济、高效和可靠的问题，提升配微电网协同优化调度效率和效果。

本发明授权配微电网协同优化调度方法及相关装置在权利要求书中公布了：1.一种配微电网协同优化调度方法，其特征在于，包括： 获取配电网智能体和各微电网智能体的状态观测数据； 采用混合多智能体软演员评论家算法，基于预训练的策略网络，根据配电网智能体和各微电网智能体的状态观测数据，求解预设的配微电网协同优化模型，得到配电网和各微电网的控制策略； 其中，预训练的策略网络通过下述方式得到： 将配微电网协同优化模型设计为多智能体环境下的强化学习模型，并基于生成对抗模仿学习方式预训练强化学习模型的策略网络，得到预训练的策略网络； 所述配微电网协同优化模型包括： 以总生产成本最小为优化目标构建的各微电网优化调度模型和总运行成本最小为优化目标构建的配电网优化调度模型； 配微电网协同优化模型采用配电网层和微电网层的双层架构； 其中，配电网层的配电网优化调度模型设置为包含Critic网络、离散型Actor网络和连续型Actor网络的离散-连续智能体，且采用Critic网络指导离散型Actor网络和连续型Actor网络的更新；微电网层的各微电网优化调度模型设置为包含双Critic网络和连续型Actor网络的连续智能体，且采用双Critic网络指导连续型Actor网络的更新； 微电网优化调度模型的Critic网络通过最小化贝尔曼残差更新参数，Actor网络和温度参数均使用引入最大熵的策略梯度更新参数；配电网优化调度模型的Critic网络通过集中式联合回归损失函数更新参数，并在配电网优化调度模型的连续型Actor网络中引入OU噪声，以及在配电网优化调度模型的Critic网络中引入用于有选择性地关注来自各微电网优化调度模型的信息的多头注意力机制。

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