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龙图腾网恭喜吉林大学申请的专利一种基于二次启发自适应动态规划的电能优化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：CN119742857B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06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：202510238086.X，技术领域涉及：H02J3/38；该发明授权一种基于二次启发自适应动态规划的电能优化方法是由王德军;纪智伟;唐志国;李龙琦;李帅男;史佳傲设计研发完成，并于2025-03-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于二次启发自适应动态规划的电能优化方法在说明书摘要公布了：本发明适用于电能优化技术领域，提供了一种基于二次启发自适应动态规划的电能优化方法。本发明能够将水流的势能转化为电能并供给感应水龙头的使用和回馈电网，降低了能耗和电费支出，同时无需外部电源，提升了安装和使用的便捷性，尤其适合各种场合。本发明充分利用了可再生能源，减少了对传统电源的依赖，增强了系统的安全性和稳定性，降低了漏电风险，在智能化、效率、节能、便捷性、安全和环保等方面表现出明显优势，并且克服了传统感应开关水龙头需要外接电源供电及安装不便的问题。对于酒店、医院、洗浴中心等用水量较大的场所，本发明实现了资源的有效利用，节省了电费开支，缓解了电网压力，具备节水节能等特点，便于广泛应用和推广。

本发明授权一种基于二次启发自适应动态规划的电能优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于二次启发自适应动态规划的电能优化方法，其特征在于，所述方法基于电能优化系统，所述电能优化系统包括自发电水龙头、二次启发式动态规划控制器、电网和电能优化利用单元；所述自发电水龙头包括感应式水龙头和水力发电装置；所述电能优化利用单元包括整流装置、充电控制器、蓄电池组、逆变装置和电能切换装置；所述感应式水龙头与电能切换装置、二次启发式动态规划控制器相连接；水力发电装置与供水管和感应式水龙头串联在一起；整流装置连接水力发电装置与充电控制器；充电控制器与蓄电池组、二次启发式动态规划控制器相连接；蓄电池组与逆变装置、二次启发式动态规划控制器相连接；逆变装置与电能切换装置相连接；电能切换装置与二次启发式动态规划控制器、电网相连接；所述电能优化方法包括以下步骤：系统工作：感应式水龙头出水，带动水力发电装置发电，水流发电机发出的交流电经整流装置进行整流滤波，得到平滑的直流电，直流电在充电控制器的控制下存储在蓄电池组中，蓄电池组中的电能经逆变装置由直流电变为交流电，通过电能切换装置控制将电能供给感应式水龙头或并入电网中；电能优化：在系统工作时，二次启发式动态规划控制器采用二次启发自适应动态规划方法进行电能优化过程，在回馈电网电能波动率以及蓄电池组荷电状态均满足限定范围的条件下，通过调整蓄电池组放电功率以及负载功率，实现收益的最大化；其中，回馈电网电能波动率与蓄电池组放电功率的变化率、负载功率的变化率以及系统额定输出功率有关：；蓄电池组荷电状态为蓄电池组当前电量与蓄电池组容量的比值： ，其中E0为蓄电池组初始电量，Etotal为蓄电池组容量，为系统发电功率，为蓄电池组放电功率；所述二次启发式动态规划控制器包括模型网络、上下两个评价网络和执行网络，模型网络、评价网络和执行网络均采用BP神经网络进行构建；在执行网络中，输入为系统的状态量，即回馈电网电能波动率以及蓄电池组荷电状态；输出为系统时刻的控制策略，即蓄电池组放电功率修正值以及负载功率修正值；在模型网络中，输入为控制策略和系统的状态量；输出为系统下一阶段状态量；上下两个评价网络具有相同的结构和参数，输入和输出不同；上评价网络的输入为当前状态量，输出为代价函数对当前状态量的偏导数，即；下评价网络的输入为被控对象的下一阶段状态量，输出为代价函数对下一阶段状态量的偏导数，即；所述二次启发式动态规划控制器采用二次启发自适应动态规划方法进行电能优化过程的具体实现步骤如下：步骤1：确定二次启发式动态规划控制器中各网络的结构和参数；步骤2：采用BP神经网络对系统进行建模，以得到的模型作为模型网络并训练模型网络；步骤3：计算当前时刻的系统额定输出功率、蓄电池组容量、蓄电池组荷电状态、采样时间以及回馈电网电能波动率；步骤4：初始化执行网络和评价网络；步骤5：判断当前时刻回馈电网电能波动率以及蓄电池组荷电状态是否在限制范围内，若不在约束范围内，则进行下一步修正，以寻求蓄电池组放电功率修正值及负载功率修正值；若在约束范围内，则不对蓄电池组放电功率及负载功率进行修正，即蓄电池组放电功率及负载功率不变，直接输出各时刻的控制策略、回馈电网电能波动率、蓄电池组荷电状态和系统收益；步骤6：将当前时刻回馈电网电能波动率以及蓄电池组荷电状态作为执行网络的输入，执行网络输出控制策略；控制策略包括蓄电池组放电功率修正值以及负载功率修正值；步骤7：保存当前时刻控制策略，将当前时刻回馈电网电能波动率、蓄电池组荷电状态和控制策略输入到模型网络，模型网络输出被控对象下一阶段状态量；步骤8：将下一阶段回馈电网电能波动率以及蓄电池组荷电状态输入到下评价网络，下评价网络输出下一阶段代价函数对被控对象状态的偏导数并计算执行网络的误差，更新执行网络权值；步骤9：将当前时刻回馈电网电能波动率以及蓄电池组荷电状态输入上评价网络，上评价网络输出当前时刻代价函数对被控对象状态的偏导数并计算评价网络的误差，更新评价网络权值；步骤10：在观测时间内循环步骤5~步骤9，直至控制过程结束，并输出各时刻的控制策略、回馈电网电能波动率、蓄电池组荷电状态和系统收益。

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