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龙图腾网获悉河南科技大学申请的专利一种面向源网荷储的微电网能源优化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：CN118971051B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202410956831.X，技术领域涉及：H02J3/28；该发明授权一种面向源网荷储的微电网能源优化调度方法是由郑瑞娟;刘宇桓;刘牧华;朱军龙;赵旭辉;刘铭;张明川设计研发完成，并于2024-07-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向源网荷储的微电网能源优化调度方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向源网荷储的微电网能源优化调度方法，包括以下步骤：S1、构建微电网能源调度架构；S2、建立微电网的数学模型；S3、结合各个数学模型建立微电网能源优化调度的目标函数；S4、将经济利润问题转化为马尔可夫决策过程，基于深度强化学习算法中的TD3改进算法来进行微电网的优化调度。本发明通过实施精准的能源管理策略，在分布式电源、储能设备、主电网、温控负荷以及居民价格响应负荷之间实现协同优化，以达到本地资源的最佳管理效果，借助深度强化学习模型出色的泛化能力，实时提供高质量的决策方案，旨在实现微电网运营商的利润最大化，并维持供需之间的平衡状态。

本发明授权一种面向源网荷储的微电网能源优化调度方法在权利要求书中公布了：1.一种面向源网荷储的微电网能源优化调度方法，其特征在于：包括以下步骤： S1、构建微电网能源调度架构；微电网能源调度架构包括主电网、分布式电源、微电网、负荷、储能设备和微电网控制中心，主电网、分布式电源、微电网、负荷、储能设备与微电网控制中心通信连接；其中，主电网负责在用电高峰期向微电网出售电力，在用电低峰期接受微电网的电力；分布式电源包括光伏发电、风力发电和燃气轮机发电；负荷包括温控负荷和价格响应负荷，温控负荷是通过调节用户设备的温度改变耗电量及运行功率，价格响应负荷通过分时电价机制鼓励用户在用电低峰期使用电力；储能设备在用电高峰期放电、低峰期充电； S2、建立微电网的数学模型；微电网的数学模型包括光伏发电模型、风力发电模型、微型燃气轮机模型、储能设备模型、居民价格响应负荷模型、温控负荷模型和主电网模型，各个数学模型建立对应的约束条件； S3、结合步骤S2中的各个数学模型建立微电网能源优化调度的目标函数，目标函数是最大化微电网运营商的经济利润，即向微电网内部用户和外部电网出售电力所获得的收入，减去发电、购买外部电网和传输电力的成本； 微电网运营商的经济利润目标函数如式14所示： 14 15 16 17 式15表示的是微电网出售电力所获得的收入；表示微电网卖给用户电力的价格；表示第组温控负荷所消耗的功率；表示出售给主电网的电量； 式16表示的是微电网所花费的成本；为发电成本，这里假设光伏、风力、燃气轮机发电成本一样；为从主电网购买的电量；和分别表示从外网输入和输送到外网的输电成本； 式17表示的是功率平衡约束条件；是微电网中所有住宅负荷消耗的有功功率；是微电网中所有温控负荷消耗的有功功率； S4、将步骤S3中的经济利润问题转化为马尔可夫决策过程，基于深度强化学习算法中的TD3改进算法来进行微电网的优化调度； 马尔可夫决策过程是，在一轮微电网能源优化管理中，智能体观察到微电网当前的环境状态st∈S，根据动作选择策略:S→A选取一个动作at∈A用来调节微电网中功率可控设备的运行状态和与主电网交易的功率量，环境会根据智能体的动作at∈A给予反馈rt，并且由于该动作的产生，由状态st∈S转换到下一个状态st+1∈S； st是指微电网能源优化管理系统在每个时间步的决策过程中使用的信息组成，表示为： 18 包括当前时间、温度、光伏发电量、风力发电量、用户所需负载、从主电网购电的实时电价、微电网卖给用户电力的价格、温控负荷组的平均电荷状态及当前时刻储能系统的荷电状态； 基于深度强化学习算法中TD3改进算法，步骤如下： 1将Actor网络的神经网络换成长短期记忆网络LSTM； 2定义两个Actor网络； 3使用重要性采样比例裁剪技术裁剪Actor网络的损失； 4Actor网络训练； 5Critic网络训练； 采用ITD3改进算法来进行微电网的优化调度算法的整体流程为：在第t轮能源优化管理过程中，将微电网的状态输入LSTM提取时间序列特征，然后送入ITD3网络，ITD3包括两个Actor网络和两个Critic网络，均使用四层网络结构，第一层为输入层，接着两层为隐藏层，最后连接输出层，策略网络不断与环境进行交互，将交互数据收集暂存至轨迹缓存池中，将轨迹数据输送至策略网络和评价网络，进行网络参数更新，经过更新后的网络具有更准确的价值评估和动作选择性能，随着智能体与环境交互的逐步深入，策略网络训练逐步稳定直至收敛。

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