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龙图腾网获悉广西电网有限责任公司申请的专利海上风电配置储能参与现货电力市场决策装置及决策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：CN119692645B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202411443703.1，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权海上风电配置储能参与现货电力市场决策装置及决策方法是由林信;蒙文川;潘珍;杨再敏;覃晖;周恒旺;于明;罗启登;周春丽;唐彬;梁沁沁;黄丽娟;饶志设计研发完成，并于2024-10-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本海上风电配置储能参与现货电力市场决策装置及决策方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种海上风电配置储能参与现货电力市场决策装置及决策方法，包括数据采集模块、虚拟环境模块、算法模型模块以及测试更新模块，数据采集模块用于收集海上风电配置蓄水储能系统的基础运行信息以及电网提供的调度信息；虚拟环境模块用于根据电网部门短期电力调度需求构建海上风电配置储能系统运行环境并形成虚拟环境；算法模型模块根据基础运行信息对海上风电配置储能系统进行数学建模，并基于系统模型构建深度双Q网络模型用于训练智能体做出决策并参与短期现货电力市场交易；测试更新模块用于评估当前深度双Q网络模型训练效果并进行参数更新，直至决策模型输出符合预期设定评估标准。该模型与方法提高系统的运行效率和收益。

本发明授权海上风电配置储能参与现货电力市场决策装置及决策方法在权利要求书中公布了：1.一种海上风电配置储能参与现货电力市场决策装置，其特征在于，包括： 数据采集模块，用于收集海上风电配置蓄水储能系统的基础运行信息以及电网提供的调度信息，所述基础运行信息包括所述海上风电配置蓄水储能系统的储能容量和蓄水储能的容量平衡及其上下限物理约束； 虚拟环境模块，用于根据电网部门短期电力调度需求构建海上风电配置储能系统运行环境并形成虚拟环境； 算法模型模块，根据所述基础运行信息对海上风电配置储能系统进行数学建模，并基于系统模型构建深度双Q网络模型用于训练智能体做出决策并参与短期现货电力市场交易，其中包括如下步骤： S31：建立由QNetwork、TargetQNetwork和Replaybuffer构成的深度双Q神经网络，并根据系统模型进行网络初始化，所述QNetwork和TargetQNetwork结构完全一致，所述Replaybuffer单元，用于记录智能体当前状态、动作、奖励和下一时刻状态四个信息； S32：智能体在时刻基于QNetwork从动作空间中选择动作，将当前动作提交至虚拟环境中后，根据虚拟环境反馈计算收益，并将本次动作时智能体的状态、动作、奖励和下一时刻的状态作为一个向量组，存储至Replaybuffer内，其中、和分别代表智能体在时刻的状态空间、动作空间和奖励，代表智能体在时刻的状态空间，其中奖励函数代表智能体在时刻执行动作变成状态的即时奖励； S33：当Replaybuffer存储的数据达到设定值后，从中随机抽取批量样本数据用于QNetwork参数训练并用优化器按照损失函数最小化原则进行参数更新，所述随机抽取批量样本数据采用高斯分布采样器获取，所述优化器为随机梯度下降优化器； 所述状态空间由如下向量组确定： 其中，代表系统在时刻的状态空间，代表时刻第个蓄水储能电站的容量，代表所述系统在时刻传输给电网的总功率，代表第个风机在时刻需要维修班组进行维护的工作量； 所述动作空间由如下向量组确定： 其中，代表系统在时刻的动作空间，和分别代表储能电站充电和放电指令，代表海上风电站的并网系数，和分别代表维修班组在时刻已到达第个风机和正在前往第个风机的路上； 所述奖励函数的确定公式如下： 其中，代表智能体在时刻的奖励，代表系统在时刻的售电价格，代表所述系统在时刻传输给电网的总功率，和分别代表第个储能电站泵和涡轮机的最大功率，代表第个储能电站的储能老化系数，代表第个风机在时刻需要维修班组进行维护的工作量，代表风力电站检修人员劳务报酬系数，代表系统在时刻的总惩罚，代表其他运维成本，代表储能系统安全运行系数；以及， 测试更新模块，用于评估当前所述深度双Q网络模型训练效果并进行参数更新，直至决策模型输出符合预期设定评估标准。

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