中清能绿洲科技股份有限公司王强获国家专利权
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龙图腾网获悉中清能绿洲科技股份有限公司申请的专利基于深度强化学习的光伏储能联合优化调度方法及系统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：CN120875494B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202511404369.3，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权基于深度强化学习的光伏储能联合优化调度方法及系统是由王强;翟建立;李旺设计研发完成，并于2025-09-29向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于深度强化学习的光伏储能联合优化调度方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于深度强化学习的光伏储能联合优化调度方法及系统，涉及能源管理技术领域，包括采集多源异构时序数据，通过双重编解码器网络和递归图卷积网络提取储能健康状态特征，划分储能功率区间并构建可行域；基于功率差值序列分段提取波动特征，构建风险评价指标；在可行域内生成多条搜索路径，通过迭代搜索得到储能充放电功率时序并生成调度指令。本方法实现了储能安全约束下的光储联合优化调度，提高了光伏消纳率和系统经济性。
本发明授权基于深度强化学习的光伏储能联合优化调度方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于深度强化学习的光伏储能联合优化调度方法，其特征在于，包括： 采集光伏发电功率数据、储能运行状态数据和电网负载数据，形成多源异构时序数据集； 基于多源异构时序数据集，通过双重编解码器网络结构和动态时序图结构的递归图卷积网络提取储能特征，生成储能健康状态特征向量；根据储能健康状态特征向量计算得到综合功率特征值和容量阈值，通过二维坐标系确定储能安全运行范围； 根据储能安全运行范围，划分储能功率区间，结合储能物理约束，构建储能充放电功率可行域； 计算多源异构时序数据集中光伏发电功率数据与电网负载数据的差值序列；对差值序列进行分段并提取功率波动特征向量，基于功率波动特征向量修正概率分布参数构建功率波动风险评价指标； 储能充放电功率可行域内生成多条并行搜索路径，基于功率波动风险评价指标划分优势搜索路径和劣势搜索路径，通过迭代搜索和局部最优解识别得到储能充放电功率时序； 根据所述储能充放电功率时序生成储能调度指令序列。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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