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龙图腾网恭喜国网江西综合能源服务有限公司;国家电网有限公司;国网江西省电力有限公司经济技术研究院;深圳市泰昂能源科技股份有限公司;江西赣能股份有限公司;南昌大学;华北电力大学申请的专利一种园区电氢热冷储协调优化调度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：CN119273114B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-02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：202411804187.0，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种园区电氢热冷储协调优化调度方法及系统是由王虎;宁涛;江宇柔;刘斌;李承霖;彭裕恒;吴键;熊宁;户艳琴;黄天翔;李伟秋;宋和斌;李根东;崔希;朱自伟;刘念设计研发完成，并于2024-12-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种园区电氢热冷储协调优化调度方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种园区电氢热冷储协调优化调度方法及系统，方法包括：将园区多能调度物理模型转换为改进DDQN智能体；改进DDQN智能体基于环境给出的运行状态，根据行为策略确定第一步动作，即所有0‑1变量的动作情况，并判断是否满足0‑1变量约束；若满足，则用内点法求解第二步动作和，并判断是否满足储能运行约束；若满足，则在越上限时取上限值，越下限时取下限值；判断是否满足其他约束；若不满足，则将奖励值设为极小值并反馈给智能体；将当前时刻智能体的动作、环境给出的系统状态和不确定性输入状态转换函数，得到新时刻的系统状态。能够有效地处理高维连续的动作空间，能够更好地拟合园区电氢热冷储协调的优化调度问题。

本发明授权一种园区电氢热冷储协调优化调度方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种园区电氢热冷储协调优化调度方法，其特征在于，包括：在预设的约束条件下，以总运行成本最小为目标函数构建园区多能调度物理模型，所述约束条件包括系统功率平衡约束、机组运行约束、储能运行约束、联络线功率约束以及潮流约束，其中，所述总运行成本包括园区与电网之间的购售能成本、设备运维成本、失负荷惩罚成本以及储能的损耗成本；所述目标函数的表达式为： ，式中，为在时刻t的园区与大电网之间的购能售能成本，为在时刻t的设备运维成本，为在时刻t的失负荷惩罚成本，为在时刻t的储能损耗成本； ，式中，为园区在时刻t的购电价格，为园区在时刻t的购电功率，为园区在时刻t的购热价格，为园区在时刻t的购热量，为园区在时刻t的购氢价格，为园区在时刻t的购氢功率，为园区在时刻t的售电价格，为园区在时刻t的售电功率，为时间周期； ，式中，为风机在时刻t的运维成本，为风机在时刻t的出力，为光伏在时刻t的运维成本，为光伏在时刻t的出力，为电解装置在时刻t的运维成本，为电解装置在时刻t的耗电功率，为燃料电池在时刻t的运维成本，为燃料电池在时刻t的电功率出力，为电热锅炉在时刻t的运维成本，为电热锅炉在时刻t的耗电功率，为基载机组在时刻t的运维成本，为基载机组在时刻t的耗电功率，为双工况机组在时刻t的运维成本，为双工况机组在时刻t的耗电功率； ，式中，为失电负荷的成本，为失电负荷，为失热负荷的成本，为失热负荷，为失冷负荷的成本，为失冷负荷，为失氢负荷的成本，为失氢负荷； ，式中，为时刻t蓄电池储能，为时刻t蓄电池储能的充电功率，为时刻t储热罐的寿命衰减成本，为储热罐的蓄热量，为时刻t冰蓄冷蓄冰槽的寿命衰减成本，为蓄冰槽的蓄冷量，为时刻t氢储能的寿命衰减成本，为氢储能的充氢功率，为时刻t蓄电池储能的放电功率，为储热罐的放热量，为蓄冰槽的放冷量，为氢储能的释氢功率；将所述园区多能调度物理模型转换为改进DDQN智能体，所述改进DDQN智能体包括在线网络以及目标网络，其中，所述将所述园区多能调度物理模型转换为改进DDQN智能体包括：将优化调度问题描述为马尔可夫决策过程，离散化连续时间步长的问题，并将状态、动作、状态转移、奖励、动作价值函数表示为：状态：园区时刻的系统状态为： ， ， ，式中，为价格、运维、和衰减成本的集合，为风机在时段t的出力，为光伏在时段t的出力，为园区所有负荷和能源需求量的集合，为时刻节点的电压，为时刻节点的相角，M为园区内所有节点的集合，为园区在时段t的购电价格，为园区在时段t的售电价格，为园区在时段t的购热价格，为园区在时段t的购氢价格，为风机在时段t的运维成本，为光伏在时段t的运维成本，为电解装置在时段t的运维成本，为燃料电池在时段t的运维成本，为电热锅炉在时段t的运维成本，为基载机组在时段t的运维成本，为双工况机组在时段t的运维成本，为失电负荷的成本，为失热负荷的成本，为失冷负荷的成本，为失氢负荷的成本，为时段t蓄电池储能，为时段t储热罐的寿命衰减成本，为时段t冰蓄冷蓄冰槽的寿命衰减成本，为时段t氢储能的寿命衰减成本，为时段t的电负荷，为时段t的热负荷，为在时段t的冷负荷，为时刻t的氢负荷；动作：园区时刻的动作为： ， ， ， ，式中，为除风电、光伏和双工况机组以外的园区机组出力集合，为园区所有储能的充放电功的集合，为所有0-1变量的集合，为电解装置在时段t的耗电功率，为燃料电池在时段t的运维成本，为电热锅炉在时段t的耗电功率，为基载机组在时段t的耗电功率，为双工况机组在时段t的耗电功率，为时段t蓄电池储能的充电功率，为储热罐在时段t的蓄热量，为蓄冰槽在时段t的制冷量，为氢储能在时刻t的充氢功率，为时段t蓄电池储能的放电功率，为储热罐的放热量，为蓄冰槽的放冷量，为氢储能的释氢功率，表示储能电池在时刻充电，表示储能电池在时刻不充电，表示储能电池在时刻放电，表示储能电池在时刻不放电，为储热罐在时刻放能的二进制变量，为储热罐储热的二进制变量，和均为双工况主机的工作状态，时主机处于制冷工况，时主机处于制冰工况，为蓄冰槽蓄冰的二进制变量，为蓄冰槽融冰的二进制变量，为氢储能装置储能的二进制变量，为氢储能装置放氢的二进制变量；状态转移：园区从时刻到的状态转换，即当下系统的状态，动作和不确定性共同确定状态转移： ，式中，为状态转移函数；奖励：一种园区电氢热冷储协调优化调度的目标是运行总运行成本最小化，因此时刻的奖励函数为： ，式中，为在时段t的园区与大电网之间的购能售能成本，为在时段t的设备运维成本，为在时段t的失负荷惩罚成本，为在时段t的储能损耗成本；最优动作价值函数：观测到系统状态后，使用最优动作价值函数评价系统的状态和动作的好坏，表示为： ，式中，为操作策略，为折扣回报的表达式，为最优动作价值函数，为求期望的数学符号，为时段数，为折扣率，用于计算未来的奖励在当前的价值，为所有状态的集合，为所有动作的集合；改进DDQN智能体基于环境给出的运行状态，根据行为策略确定第一步动作，即所有0-1变量的动作情况，并判断是否满足0-1变量约束；若不满足0-1变量约束，则将奖励值设为极小值反馈给改进DDQN智能体，结束本回合，若满足0-1变量约束，则用内点法求解第二步动作和，并判断是否满足储能运行约束，其中，为园区所有储能的充放电功的集合，为除风电、光伏和双工况机组以外的园区机组出力集合；若满足储能运行约束，则在越上限时取上限值，越下限时取下限值；若不满足储能运行约束，则判断是否满足系统功率平衡约束、机组运行约束、联络线功率约束和潮流约束；若满足系统功率平衡约束、机组运行约束、联络线功率约束和潮流约束，则计算奖励函数并反馈给改进DDQN智能体；若不满足系统功率平衡约束、机组运行约束、联络线功率约束和潮流约束，则将奖励值设为极小值并反馈给智能体，终止本回合；将当前时刻智能体的动作、环境给出的系统状态和不确定性输入状态转换函数，得到新时刻的系统状态。

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