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龙图腾网获悉国网冀北电力有限公司经济技术研究院;中国地质大学(北京)申请的专利一种绿证与CCER耦合的电力调度决策优化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：CN120822806B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202511332146.0，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种绿证与CCER耦合的电力调度决策优化方法和装置是由张萌萌;路妍;齐霞;张晓曼;程序;安磊;耿鹏云;冯天天;刘利利;查道顺;沈先粤;谢琛琛;李晏设计研发完成，并于2025-09-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种绿证与CCER耦合的电力调度决策优化方法和装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种绿证与CCER耦合的电力调度决策优化方法和装置。包括：获取价格影响因子的历史数据、发电厂商的调度信息数据、以及绿证与CCER的耦合关系；采用价格影响因子的历史数据和预测数据预测各种价格的预测数据；采用各种价格的预测数据、发电厂商的调度信息数据、以及绿证与CCER耦合关系，构建发电厂商在电‑碳‑证市场中进行多智能体强化学习的状态空间、动作空间和奖励函数，并采用深度Q网络算法迭代优化得到发电厂商的最优电力调度决策。本发明通过构建基于LSTM预测模型、BP神经网络与多智能体强化学习相结合的电力调度决策优化体系，实现了绿证、CCER市场和电力市场的深度融合场景下的电力调度智能化协同决策。

本发明授权一种绿证与CCER耦合的电力调度决策优化方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种绿证与CCER耦合的电力调度决策优化方法，其特征在于，包括： 获取电-碳-证市场的多个价格影响因子的历史数据、多个发电厂商的调度信息数据、以及绿证与CCER的耦合关系； 根据电-碳-证市场的所述价格影响因子各自的历史数据，采用预训练的LSTM预测模型，预测在未来T个时间段所述价格影响因子各自的预测数据； 根据所述价格影响因子各自的所述历史数据和所述预测数据，采用预训练的BP预测模型，预测未来T个时间段的所述电-碳-证市场的各种价格的预测数据，所述价格包括火力发电价格、绿电发电价格、CCER价格、碳排放配额价格和绿证价格； 采用所述电-碳-证市场的各种所述价格的预测数据、所述发电厂商的所述调度信息数据、以及所述绿证与CCER耦合关系，构建所述发电厂商在电-碳-证市场中进行多智能体强化学习的状态空间、动作空间和奖励函数，并采用深度Q网络算法迭代优化得到发电厂商的最优电力调度决策； 所述发电厂商的所述调度信息数据包括绿电发电量、负荷量、绿证需求量、CCER需求量、碳配额需求量、风险偏好系数；所述绿电包括光伏发电和风力发电；所述绿证和CCER的耦合关系是绿证与CCER按比例兑换； 各个所述发电厂商的所述状态空间表示为： ； 其中，为所述状态空间，为光伏发电价格，为风力发电价格，为负荷量，和分别为风力发电量和光伏发电量，为绿证价格，为绿证需求量，为CCER价格，为CCER需求量，为碳配额需求量，为碳配额价格，为风险偏好系数；下角标t表示与时间段t相关； 所述动作空间表示为： ， 其中，为所述动作空间，分别为电力买卖电量，分别为绿证买卖数量，分别为CCER买卖数量，为绿证兑换CCER比例； 所述发电厂商的奖励函数分别为其在电力市场、碳市场、绿证市场的调度子任务的奖励组合，具体为，子任务奖励表示电力市场的收益，子任务奖励表示在碳市场购买碳配额的成本或出售碳配额的收益，子任务奖励表示在绿证市场购入绿证的成本或售出绿证的收益，为对应子任务奖励的权重，是所述发电厂商的状态，是所述发电厂商的动作，。

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