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龙图腾网获悉中国电力科学研究院有限公司申请的专利能源互联网优化运行方法及相关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：CN118657264B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08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：202411151372.4，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权能源互联网优化运行方法及相关装置是由蒲天骄;杜帅;乔骥;闫冬设计研发完成，并于2024-08-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本能源互联网优化运行方法及相关装置在说明书摘要公布了：本发明属于能源互联网领域，公开了一种能源互联网优化运行方法及相关装置，包括：获取能源互联网中各微电网的状态数据；根据各微电网的状态数据，分别通过各微电网预设的策略网络模型，得到各微电网的优化调度决策；其中，各微电网预设的策略网络模型通过迭代下述步骤得到：通过各微电网预训练的生成对抗网络生成各微电网的不确定性环境量的转移概率，并基于所述转移概率得到各微电网的预测环境，以及根据各微电网的预测环境采用联盟博弈的方式训练各微电网的优化调度强化学习模型。通过构建生成对抗网络来模拟不确定性环境量的转移概率，能够较好适应微电网高度不确定性的环境，提升优化调度决策的鲁棒性，保证能源互联网运行优化效果。

本发明授权能源互联网优化运行方法及相关装置在权利要求书中公布了：1.一种能源互联网优化运行方法，其特征在于，包括： 获取能源互联网中各微电网的状态数据； 根据各微电网的状态数据，分别通过各微电网预设的策略网络模型，得到各微电网的优化调度决策； 其中，各微电网预设的策略网络模型通过下述方式得到： 获取各微电网的优化调度强化学习模型； 训练步骤：通过各微电网预训练的生成对抗网络生成各微电网的不确定性环境量的转移概率，并基于所述转移概率得到各微电网的预测环境，以及根据各微电网的预测环境采用联盟博弈的方式训练各微电网的优化调度强化学习模型； 迭代训练步骤至各微电网的优化调度强化学习模型训练完成，并获取各微电网的优化调度强化学习模型中的策略网络，得到各微电网预设的策略网络模型； 所述迭代训练步骤时，在每完成一次训练步骤后，分别以最小化各微电网的优化调度强化学习模型的奖励价值函数为目标，更新各微电网预训练的生成对抗网络； 还包括： 以各微电网的优化调度强化学习模型的状态为输入，以各微电网的不确定性环境量的转移概率为输出，构建各微电网的初始生成对抗网络； 分别根据各微电网的历史数据，训练各微电网的初始生成对抗网络，得到各微电网预训练的生成对抗网络； 其中，生成对抗网络用于通过固定不确定性环境量上一时刻的状态，来预测不确定性环境量下一时刻的概率分布，然后通过对概率分布进行采样实现不确定性环境量下一时刻的状态预测； 所述状态数据包括上一时刻的燃气轮机有功出力和储能系统能量以及前若干个时刻的新能源出力和负荷； 所述不确定性环境量包括新能源出力和负荷； 所述各微电网的优化调度决策包括各微电网的燃气轮机的有功出力、燃气轮机的无功出力、储能系统的有功出力和储能系统的无功出力。

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