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龙图腾网获悉电子科技大学(深圳)高等研究院;电子科技大学申请的专利基于深度强化学习的多个微电网的多阶段多能源管理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：CN120198253B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202510679360.7，技术领域涉及：G06Q50/06；该发明授权基于深度强化学习的多个微电网的多阶段多能源管理方法是由张彦如;蔡元卿;王岩;刘旻昊;杨涵;段立新设计研发完成，并于2025-05-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度强化学习的多个微电网的多阶段多能源管理方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于深度强化学习的多个微电网的多阶段多能源管理方法，包括：根据多个微电网的状态空间以及动作空间，构建包括多个智能体的马尔可夫决策过程模型；基于马尔可夫决策过程模型，在每个时间步长中分别获取每个微电网处于微电网环境中多个能源调控阶段的状态、动作，以及每个微电网的奖励值，根据状态、动作和奖励值对智能体的智能体网络结构进行训练至收敛，得到最终的智能体网络结构，智能体网络结构用于获取实际执行过程中微电网的能源管理策略。本申请使得多个微电网在多阶段能源调控过程中，分阶段独立地与环境交互，并根据不同阶段的调控结果实时调整能源管理策略，达到微电网内和微电网间的高效实时协同。

本发明授权基于深度强化学习的多个微电网的多阶段多能源管理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个微电网的多阶段多能源管理方法，其特征在于，包括： 根据多个微电网的状态空间以及动作空间，构建包括多个智能体的马尔可夫决策过程模型，其中所述状态空间包括每个微电网分别处于IDR阶段、P2P交易阶段以及EC阶段的可观察状态，所述动作空间包括所述每个微电网分别处于所述IDR阶段、所述P2P交易阶段以及所述EC阶段的可执行动作； 基于所述马尔可夫决策过程模型，在每个时间步长中分别获取所述每个微电网处于微电网环境中多个能源调控阶段的状态、动作，以及所述每个微电网的奖励值，根据所述状态、所述动作和所述奖励值对所述智能体的智能体网络结构进行训练至收敛，得到最终的智能体网络结构，所述智能体网络结构用于获取实际执行过程中微电网的能源管理策略； 所述每个微电网包括IDR智能体、P2P智能体和EC智能体，所述在每个时间步长中分别获取所述每个微电网处于微电网环境中多个能源调控阶段的状态、动作，以及所述每个微电网的奖励值，包括：所述每个微电网从微电网环境中获取自身的IDR状态，通过自身的IDR智能体对所述IDR状态进行处理得到所述IDR阶段的动作； 所述每个微电网在微电网环境中执行所述IDR阶段的动作，得到所述IDR阶段的动态调节结果以及自身的P2P交易状态，通过自身的P2P智能体对所述P2P交易状态进行处理得到所述P2P交易阶段的动作； 所述每个微电网在微电网环境中执行所述P2P交易阶段的动作，得到所述P2P交易阶段的动态调节结果以及自身的EC状态，通过自身的EC智能体对所述EC状态进行处理得到所述EC阶段的动作，所述每个微电网在微电网环境中执行所述EC阶段的动作，得到所述EC阶段的动态调节结果； 根据所述IDR阶段的动态调节结果、所述P2P交易阶段的动态调节结果以及所述EC阶段的动态调节结果，从微电网环境中获取所述每个微电网在当前时间步长下的奖励值以及下一个时间步长的IDR状态。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人电子科技大学(深圳)高等研究院;电子科技大学，其通讯地址为：518110 广东省深圳市龙华区观澜街道新澜社区观光路1301-78号银星智界二期2号楼；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。