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龙图腾网获悉中国电建集团北京勘测设计研究院有限公司申请的专利一种基于深度强化学习的抽水蓄能电站碳优化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：CN120875257B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202510994957.0，技术领域涉及：G06Q10/063；该发明授权一种基于深度强化学习的抽水蓄能电站碳优化方法是由魏佳明;金弈;陈亚杰;谭奇林;董磊华;刘飞;张建富;丁驰;张志广;王龙高;张金燕;苑紫怡设计研发完成，并于2025-07-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度强化学习的抽水蓄能电站碳优化方法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抽水蓄能电站碳优化方法，涉及能源设备管理与优化技术领域，包括：采集并预处理数据；调用多智能体系统；设计动态奖励函数；采用深度强化学习算法，以基于最近周期T的碳排放效果最佳为优化目标，对所述多智能体系统中各个智能体的策略预测模型进行训练；应用优化策略并实时调整，确保系统稳定运行。本发明通过各步骤的协同作用，实现了抽水蓄能电站的低碳、高效运行，具有显著的经济和环境效益。

本发明授权一种基于深度强化学习的抽水蓄能电站碳优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度强化学习的抽水蓄能电站碳优化方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1，采集抽水蓄能电站在当前时刻的实时运行数据，并对所述实时运行数据进行预处理，得到预处理后的实时运行数据；其中，所述预处理后的实时运行数据包括抽水蓄能电站在当前时刻的水位、流量、设备状态和碳排放量； 步骤S2，调用多智能体系统；所述多智能体系统为由多个智能体组成的协作系统；每个智能体被分配特定的优化任务；智能体之间通过预定义的通信协议共享状态空间和动作空间；每个智能体内部具有策略预测模型，每个智能体通过所述策略预测模型生成最终策略； 步骤S3，设计动态奖励函数；所述动态奖励函数与当前时刻的碳排放量和抽水蓄能电站运行效率相关联； 所述动态奖励函数为： ； 其中： 、和为权重系数，通过历史数据归一化计算，并通过遗传算法进行优化； 为时刻的抽水蓄能电站的设备效率，公式为；和，分别为时刻的设备输出功率和设备输入功率； 为时刻的抽水蓄能电站经济指标，公式为；和，分别为时刻的抽水蓄能电站的收入和成本； 为时刻的抽水蓄能电站碳排放量，通过传感器实时采集； 或者 所述动态奖励函数为： ； 其中：为时刻的设备剩余寿命，为设备剩余寿命的权重系数； 或者 所述动态奖励函数为： ； 其中：为时刻的碳交易市场价格预测值，为碳交易市场价格的权重系数； 步骤S4，采用深度强化学习算法，以基于最近周期T的碳排放效果最佳为优化目标，对所述多智能体系统中各个智能体的策略预测模型进行训练，训练过程中智能体根据当前状态在所述动作空间中选择动作，并根据动态奖励函数更新策略预测模型，再基于更新后的策略预测模型，决策出当前时刻的策略； 步骤S5，对每个智能体在当前时刻的策略进行综合分析，决策得到当前时刻的综合策略； 步骤S6，根据当前时刻的综合策略，动态调整抽水蓄能电站在当前时刻的运行参数以实现碳排放最小化，并实时监测运行参数调整后的当前时刻的碳排放量,采用下式，得到调整因子： ； 其中：为调整系数； 根据调整因子，对每个智能体的策略预测模型进行动态调整，得到动态调整后的策略预测模型； 步骤S7，令，返回步骤S1。

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