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龙图腾网恭喜北京北交本有科技有限公司;北京交通大学申请的专利一种基于深度强化学习的多储能系统分层协同控制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：CN117650522B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-04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：202311643798.7，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权一种基于深度强化学习的多储能系统分层协同控制方法是由李炎;钟志宏;杨中平;林飞;任家兴;孙湖设计研发完成，并于2023-12-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度强化学习的多储能系统分层协同控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度强化学习的多储能系统分层协同控制方法，包括以下步骤：S1、分析牵引供电系统可观测量间的能量关系；S2、基于模糊引导的深度强化学习算法；S3、多储能系统分层协同控制方法；S4、基于FLG‑DDPG算法的智能体框架。本发明采用上述的一种基于深度强化学习的多储能系统分层协同控制方法，针对多储能系统应用场景提出中央‑站点‑装置级分层控制架构，在不同层级配置不同的控制策略，实现不同层级之间、各储能系统之间的协同优化控制，以实现整体节能效果最优。

本发明授权一种基于深度强化学习的多储能系统分层协同控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度强化学习的多储能系统分层协同控制方法，所述方法采用中央-站点-装置级分层控制架构，在不同层级配置不同的控制策略，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取变电站和储能系统这两类地面信息，根据变电站和储能系统这两类地面信息分析牵引供电系统可观测量间的能量关系，基于所述可观测量间的能量关系确定模糊引导规则；S2、在中央层级执行基于模糊引导的深度强化学习算法，针对储能系统控制，强化学习智能体的输入状态state为牵引供电系统中的可观测量；智能体的执行动作action即对储能系统包括阈值、功率在内的各种量进行连续控制；智能体得到的即时奖励信号reward则基于上述模糊引导规则给出；S3、中央层级输出的变电站安装的储能系统补偿功率用于对储能装置进行装置级控制；S4、站点层级执行任意但储能系统能量管理策略；S5、装置级控制在原有的电压电流双闭环结构的基础上增加功率补偿环，补偿功率由中央层级的智能体确定。

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