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龙图腾网获悉中能智新科技产业发展有限公司申请的专利基于多智能体系统的电力参数辅助模型决策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：CN119273183B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202411327355.1，技术领域涉及：G06Q10/0637；该发明授权基于多智能体系统的电力参数辅助模型决策方法及装置是由周云;陈好;李超英;郑瑞锦;林宏宇;李晴设计研发完成，并于2024-09-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多智能体系统的电力参数辅助模型决策方法及装置在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于多智能体系统的电力参数辅助模型决策方法及装置，包括获取历史天数的样本数据汇总为样本数据集并进行预处理；分析样本数据集中获得调整比例范围；通过热编码方式获取原始特征数据集并扩充获得扩充特征数据集；以样本数据集、调整比例范围以及扩充特征数据集作为输入数据，训练获得多智能体深度强化学习模型；多次训练多智能体深度强化学习模型并挑选获得最佳模型，并根据最佳模型计算获得最优申报参数。通过多源数据融合可提供全面、准确的信息支撑，结合多智能体深度强化学习模型，寻求不同申报策略‑发电效益间的内在联系，对多元、多时段电力交易决策优化，提高了决策优化效率以及最终决策的准确性。

本发明授权基于多智能体系统的电力参数辅助模型决策方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于多智能体系统的电力参数辅助模型决策方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤一：分别获取第d天中第t采集时刻所对应的电力市场的样本数据，汇总为样本数据集，并对样本数据集进行预处理；所述样本数据集至少包括日前价格、实时价格、市场日前出清价格、市场实时出清价格、出清电量数据、短期功率数据、调整比例数据以及环境参数；其中，D为样本数据内的总天数； 步骤二：分析样本数据集中已有的调整比例数据获得调整比例范围； 步骤三：基于样本数据集计算电力市场的日前价格与实时价格的差值，并通过热编码方式将日前价格与实时价格的差值处理为原始特征数据集，随后对所述原始特征数据集进行窗口滑动处理扩充获得扩充特征数据集； 步骤四：以样本数据集、调整比例范围以及扩充特征数据集作为输入数据，训练获得以结算收入、获利回收损失为奖励函数的多智能体深度强化学习模型； 其中建立多智能体深度强化学习模型时所采用以结算收入、获利回收损失为奖励函数的步骤包括： 分别获取第d天中第t采集时刻所对应的实发电量、出清电量数据以及市场实时出清价格； 基于出清电量数据计算获得对应时刻的出清电量数据的偏差范围； 判断第d天中第t采集时刻的实发电量是否处于出清电量数据的偏差范围：若实发电量处于出清电量数据的偏差范围内，则设定对应的偏差回收损失为0；若实发电量未处于出清电量数据的偏差范围内，则计算对应第t采集时刻的偏差回收损失; 基于不同采集时刻对应的偏差回收损失计算获得第d天的偏差回收损失； 基于第d天中第t采集时刻的实发电量、出清电量数据、市场日前出清价格以及市场实时出清价格计算第d天中第t采集时刻的结算收入； 基于第d天中第t采集时刻的结算收入计算获得第d天的结算收入； 根据第d天的偏差回收损失和结算收入的差值获得第d天的奖励函数值； 步骤五：基于多智能体深度强化学习模型进行多次训练，并挑选获得最佳多智能体深度强化学习模型，并根据最佳多智能体深度强化学习模型获得最优调整比例，并根据最优调整比例与短期功率获得最优申报参数。

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