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龙图腾网获悉国网湖北省电力有限公司;国网湖北省电力有限公司孝感供电公司申请的专利一种含压缩空气储能系统的配电网日内调度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：CN119726971B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04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：202510228445.3，技术领域涉及：H02J3/46；该发明授权一种含压缩空气储能系统的配电网日内调度方法及装置是由黄剑君;肖蕾;曾小平;王成智;夏继稳;熊浩;冯俊波;范伟;吴志刚;李晶;田世力;潘思阳;吴琼;刘腾;刘敏;詹奕;黄佳玥;彭端丹;张倩;刘青设计研发完成，并于2025-02-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种含压缩空气储能系统的配电网日内调度方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种含压缩空气储能系统的配电网日内调度方法及装置，涉及配电网技术领域，该方法包括：构建含压缩空气储能系统的配电网模型及配电网仿真环境；根据配电网模型中的火电机组和储能电站特性，构建强化学习智能体；基于近端策略优化算法，使用强化学习智能体与配电网仿真环境进行交互，获得训练后强化学习智能体；利用训练后强化学习智能体进行实际配电网的日内调度，获得每个调度时段的调度策略；对训练后强化学习智能体的调度策略进行更新，进行新的一天的日内调度。本申请通过智能体与环境的交互学习最优策略，提高配电网的可靠性和稳定性，同时降低运行成本，为配电网的高效运行提供新的思路和方法。

本发明授权一种含压缩空气储能系统的配电网日内调度方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种含压缩空气储能系统的配电网日内调度方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： S1，构建含压缩空气储能系统的配电网模型及配电网仿真环境； S2，根据所述配电网模型中的火电机组和储能电站特性，基于神经网络，构建强化学习智能体； S3，基于近端策略优化算法，使用所述强化学习智能体与所述配电网仿真环境进行交互，以使得所述强化学习智能体学习获得最优调度策略，获得训练后强化学习智能体； S4，利用所述训练后强化学习智能体进行实际配电网的日内调度，在每个调度时段确定储能电站的充放电功率，对各个火电机组的出力以及备用进行优化，获得每个调度时段的调度策略，完成一天的日内调度； S5，完成一天的日内调度后，对所述训练后强化学习智能体的调度策略进行更新，重复S4，进行新的一天的日内调度； 其中，所述配电网模型包括多个火电机组、风力发电站、光伏发电站、多个电化学储能电站、压缩空气储能电站以及负荷。

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