合肥工业大学唐昊获国家专利权
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龙图腾网获悉合肥工业大学申请的专利基于强化学习和碳-绿证耦合的区域电网日前调度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：CN119944653B 。
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：202510109950.6，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权基于强化学习和碳-绿证耦合的区域电网日前调度方法是由唐昊;苏锦勋;程船洋;王涛;朱天生;江琦设计研发完成，并于2025-01-23向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于强化学习和碳-绿证耦合的区域电网日前调度方法在说明书摘要公布了：本发明属于电力系统技术领域，更具体地，涉及一种基于强化学习和碳‑绿证耦合的区域电网日前调度方法。首先，基于碳配额分配、碳排放计算构建阶梯式碳交易模型，基于绿证交易机制构建绿证交易模型，考虑碳交易市场和绿证交易市场进行良性耦合，构建碳‑绿证耦合模型。然后，构建基于深度强化学习算法的区域电网日前调度优化模型。最后，在TD3算法中引入SA算法的核心思想，提出SA‑TD3算法，并利用SA‑TD3算法完成区域电网日前调度优化模型的求解，获取日前调度计划。本发明能在保证更快获取调度计划的情况下有效提高经济性。
本发明授权基于强化学习和碳-绿证耦合的区域电网日前调度方法在权利要求书中公布了：1.基于强化学习和碳-绿证耦合的区域电网日前调度方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：构建碳交易与绿证交易相关模型，基于碳配额分配、碳排放计算构建阶梯式碳交易模型，基于绿证交易机制构建绿证交易模型，考虑碳交易市场和绿证交易市场之间的良性耦合，构建碳-绿证耦合模型； 步骤2：构建基于深度强化学习算法的区域电网日前调度优化模型，区域电网实际调度流程中涉及了电网运行状态收集、调度指令制定、调度指令执行、调度指令反馈四个阶段，而深度强化学习涉及观测状态、选取动作、执行动作、奖励反馈四个阶段，引入深度强化学习框架，将区域电网优化问题的四个阶段与深度强化学习框架的四个阶段一一对应，构建基于深度强化学习的区域电网调度框架； 步骤3：在TD3算法中引入SA算法的核心思想，提出SA-TD3算法，并利用SA-TD3算法完成区域电网日前调度优化模型的求解，获取日前调度计划。
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