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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利一种可再生能源电力系统的调度决策获取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：CN119944646B 。

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：202510088387.9，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权一种可再生能源电力系统的调度决策获取方法和装置是由方家琨;高立乾;崔世常;艾小猛;姚伟;文劲宇设计研发完成，并于2025-01-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种可再生能源电力系统的调度决策获取方法和装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种可再生能源电力系统的调度决策获取方法和装置，属于电力系统控制技术领域，所述方法包括：通过将所述约束马尔可夫过程嵌套进拉格朗日‑深度确定性策略梯度算法框架内；进一步地，将初始决策网络在所述拉格朗日‑深度确定性策略梯度算法框架下进行强化学习训练；利用神经网络强大的拟合能力学习含有不确定性信息的系统状态与实际决策之间的隐式联系，最后将所述可再生能源电力系统对应的约束马尔可夫过程中当前系统状态输入所述目标决策网络得到实际调度决策。本申请考虑了电力系统调度状态转移过程中的约束，实现了智能体在决策时同时保证动作经济性和安全性的目的以及调度计划的高效求解。

本发明授权一种可再生能源电力系统的调度决策获取方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种可再生能源电力系统的调度决策获取方法，其特征在于，包括： S1：以可再生能源电力系统的系统运行成本最小对应的调度模型重构为约束马尔可夫过程； S2：将所述约束马尔可夫过程嵌套进拉格朗日-深度确定性策略梯度算法框架内； S3：将初始决策网络在所述拉格朗日-深度确定性策略梯度算法框架下进行强化学习训练，得到目标决策网络；所述初始决策网络包括依次连接的：演员网络、评价网络和成本评价网络； S4：将所述可再生能源电力系统对应的约束马尔可夫过程中当前系统状态输入所述目标决策网络得到实际调度决策； 所述演员网络包括第一种领域知识嵌入的编码器；所述编码器包括图注意力网络和基于所述第一种领域知识引导的图卷积网络；所述第一种领域知识包括：线性化交流潮流方程；所述图卷积网络表示为： ； 其中，为节点度矩阵，为节点的自电导矩阵，为节点的自电纳矩阵，为节点的互电导矩阵，为节点的互电纳矩阵，为节点有功功率矩阵，为节点有功功率矩阵，为节点的周边聚合有功特征，，为节点的周边聚合无功特征，，和为潮流方程引导的图卷积网络第层的输出，、、和为潮流方程引导的图卷积网络第层的可训练参数，表示舒尔乘积； 所述约束马尔可夫过程中的状态表示为，动作空间，约束为：； 和为时段电力系统的状态和调度动作，和为系统在时段的网络层级特征和设备层级特征，和为发电机在时段的有功和无功功率，和为储能在时段的充放电功率，为更新后智能体的策略，为累积的奖励，为第条需要满足的约束，为约束的集合；所述约束包括：发电机功率上下限约束、发电机爬坡约束、发电机最小启停约束、可再生能源约束、储能充放电约束、储能约束、系统节点功率平衡约束、系统备用约束、线性化交流潮流约束和电压和潮流上下限约束。

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