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龙图腾网获悉国网冀北电力有限公司信息通信分公司;国网冀北电力有限公司;国家电网有限公司申请的专利一种基于电网的用户储能系统的控制方法及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：CN120387619B 。

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：202510394750.X，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种基于电网的用户储能系统的控制方法及装置是由那琼澜;陈重韬;李信;王艺霏;张子健;邢海瀛;李贤;张海明;温馨;邬小波;于然;李莉;刘蓁;张实君;邢宁哲;于蒙设计研发完成，并于2025-03-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于电网的用户储能系统的控制方法及装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于电网的用户储能系统的控制方法及装置，涉及电力技术领域。本申请的主要技术方案为：预先采用强化学习框架训练了一个预置储能控制模型，模型包括策略网络和价值网络，策略网络用于根据与当前环境信息进行的感知交互以提供对储能设施的控制动作，价值网络用于评估控制动作的预期收益以辅助做出对储能设施的控制决策，继而在使用这样模型应对在用户储能系统上做出储能决策的过程中，本申请首先是确定用户端的储能设施运行所在的当前环境信息，如至少包括电价信息、电力负荷信息、环境温度信息和电池荷电状态信息，然后再利用如上预先训练好的预置储能控制模型对当前环境信息进行感知互动处理以得到对储能的决策结果。

本发明授权一种基于电网的用户储能系统的控制方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于电网的用户储能系统的控制方法，所述用户储能系统为由部署在用户端的储能设施构成，其特征在于，所述方法包括： 确定所述储能设施所在的当前环境信息，所述当前环境信息至少包括：电价信息、电力负荷信息、环境温度信息和电池荷电状态信息； 利用预置储能控制模型对所述当前环境信息进行处理，输出决策结果，所述决策结果为对储能设施中电池的充放电控制策略；所述预置储能控制模型为预先训练的强化学习模型，所述预置储能控制模型包括策略网络和价值网络，所述策略网络用于根据与所述当前环境信息进行的感知交互以提供对所述储能设施的控制动作，所述价值网络用于评估所述控制动作的预期收益以辅助做出对所述储能设施的控制决策； 其中，所述利用预置储能控制模型对所述当前环境信息进行处理，输出决策结果，包括： 通过将所述当前环境信息进行解析处理，得到所包含的状态变量和所述状态变量对应的状态信息，所述状态变量至少包括电价状态、电力负荷状态、环境温度状态和电池荷电状态，所述状态变量来自于在采用强化学习框架进行模型训练时所预先设计的状态空间中的多个预置状态变量； 在与所述状态变量的所述状态信息进行感知互动的过程中，利用所述策略网络计算每个预置动作被选择执行的概率，所述预置动作用于表征对所述储能设施执行充放电控制的预先设计操作，所述预置动作为来自于在采用强化学习框架进行模型训练时所预先设计的动作空间； 根据每个所述预置动作被选择执行的概率，从多个所述预置动作中选出至少一个目标动作； 将所述状态变量和不同的所述目标动作，组成至少一个数据组，每个数据组中包括所述状态变量和一个所述目标动作； 结合所述强化学习框架下预先设计的奖励函数，利用所述价值网络对每个所述数据组进行评估，得到每个所述数据组对应的在未来预置时间范围上的预期收益，所述预期收益用于表征预测在采用所述目标动作时对所述用户储能系统所带来的收益； 基于每个所述数据组对应的所述预期收益，从至少一个所述目标动作中选出决策性动作； 基于所述决策性动作对所述储能设施所提供的充放电控制策略，确定所述预置储能控制模型输出的决策结果； 根据所述决策结果，控制所述储能设施执行储存电能或释放电能。

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