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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利基于时间和图嵌入强化学习的基站储能调度方法和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：CN120414530B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202510901151.2，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权基于时间和图嵌入强化学习的基站储能调度方法和装置是由张森林;裴青琦;樊臻;刘妹琴;郑荣濠;董山玲;何衍设计研发完成，并于2025-07-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于时间和图嵌入强化学习的基站储能调度方法和装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于时间和图嵌入强化学习的基站储能调度方法和装置，属于配电网调度领域。根据含5G基站储能的电网系统获取图拓扑结构；随机选择B个电网训练数据对强化学习智能体决策网络模型进行训练，得到训练好的强化学习智能体决策网络模型；根据训练好的强化学习智能体决策网络模型对当前时刻的电网系统的状态观测信息进行分析和决策，得到当前时刻的原始动作向量并进行安全约束，得到安全动作向量；最后通过安全动作向量对电网系统进行调整，完成对电网系统的调度。本发明能够根据配电网实时状态信息执行调度动作，在保证基站储能安全备用容量的前提下，充分发挥基站储能的可调度容量，促进新能源消纳，减少电网运行成本。

本发明授权基于时间和图嵌入强化学习的基站储能调度方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于时间和图嵌入强化学习的基站储能调度方法，其特征在于，包括以下步骤： （1）根据含5G基站储能的电网系统获取图拓扑结构； 所述步骤（1）具体为： 根据含5G基站储能的电网系统，确定节点支路间的连接关系，获取上级电网的接入位置、节点的数量、新能源机组的数量、接入位置和容量参数以及5G基站的数量和接入位置作为电网系统的图拓扑结构； （2）获得多个时刻的电网系统的电网训练数据放入经验回放池； 所述电网训练数据包括时刻的状态观测信息、原始动作向量、奖励值和时刻的状态观测信息； 所述时刻的状态观测信息包含时刻、时刻的电网节点状态信息集合、新能源机组的有功功率集合以及上级电网的有功功率集合；所述时刻的电网节点状态信息集合包含时刻的所有节点的有功负荷、无功负荷、电压幅值、相角和5G基站储能的荷电状态；所述时刻的新能源机组的有功功率集合包含时刻的所有节点的新能源机组注入的有功功率；所述时刻的上级电网的有功功率集合包含时刻的所有节点的上级网络注入的有功功率； 所述时刻的奖励值通过将整个含5G基站储能的电网系统的运营成本归一化处理后再进行减法操作后计算得到； 所述时刻的原始动作向量通过以下子步骤得到： （a.1）首先使用Time2Vec时间编码嵌入模型对时刻进行处理，得到时间编码向量； （a.2）随后使用GCN图卷积模型对电网节点状态信息集合进行处理，得到节点特征矩阵； （a.3）将时间编码向量、节点特征矩阵、时刻的所有新能源机组的输出功率集合以及时刻的上级电网的交互功率进行拼接，拼接成列向量输入至全连接神经网络模型后，得到原始动作向量；所述原始动作向量包含时刻的个新能源机组的预测输出功率、上级网络的预测输出功率以及个5G基站的预测输出功率； （3）从经验回放池随机选择B个电网训练数据对强化学习智能体决策网络模型进行训练，得到训练好的强化学习智能体决策网络模型； （4）根据训练好的强化学习智能体决策网络模型对当前时刻的电网系统的状态观测信息进行分析和决策，得到当前时刻的原始动作向量并进行安全约束，得到安全动作向量；最后通过安全动作向量对电网系统进行调整，完成对电网系统的调度。

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