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龙图腾网获悉国网天津市电力公司;国家电网有限公司;国网天津市电力公司城东供电分公司申请的专利基于近端策略优化与Lightgbm的新能源微网实时能量管理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：CN119231580B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202411208609.8，技术领域涉及：H02J3/28；该发明授权基于近端策略优化与Lightgbm的新能源微网实时能量管理方法是由李源通;孙广志;焦龙;刘瑞涛;杨智;刘学;戴勇;黄旭;宋默琳;杨得博;赵长伟;骈睿珺;李琮彬;刘伟;王化;李彦锋;周光耀设计研发完成，并于2024-08-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于近端策略优化与Lightgbm的新能源微网实时能量管理方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于近端策略优化与Lightgbm的新能源微网实时能量管理方法，包括如下步骤：S1、形成Lightgbm模型的训练样本库；S2、训练Lightgbm模型，对新能源微网的功率缺额进行预测；S3、搭建训练智能体所需的强化学习环境，令智能体与环境交互，形成深度强化学习的训练样本库；S4、对S3设计的奖励函数进行改进；S5、使用近端策略优化算法训练智能体，并保存模型参数；S6、完成新能源微网实时能量管理。本发明能够显著提升了模型的训练效率和训练效果。

本发明授权基于近端策略优化与Lightgbm的新能源微网实时能量管理方法在权利要求书中公布了：1.一种基于近端策略优化与Lightgbm的新能源微网实时能量管理方法，其特征在于：包括如下步骤： S1、获取新能源微网的历史数据，形成Lightgbm模型的训练样本库； S2、基于步骤1形成Lightgbm模型的训练样本库，训练Lightgbm模型，并引入早停策略，对新能源微网的功率缺额进行预测； S3、将新能源微网的能量调度问题描述为马尔可夫决策过程MDP，搭建训练智能体所需的强化学习环境，定义回合，设计奖励函数、状态变量和动作变量；令智能体与环境交互，并将交互过程与结果的状态向量St、动作向量At以及奖励Rt存入经验回放池，进而形成深度强化学习的训练样本库； 其中，状态向量的部分元素由步骤S1历史数据与步骤S2中Lightgbm模型计算得到； S4、对S3设计的奖励函数进行改进，做稠密化处理，将每月的需量电费分摊到每小时当中；加入弃光、弃风惩罚，引导智能体积极消纳过剩的新能源发电；加入对比基线，以消除与动作选取无关的“背景噪声”对智能体的影响，进而最终完成强化学习环境搭建； S5、基于步骤S3-S4搭建好的强化学习环境，使用近端策略优化算法训练智能体，并保存模型参数； S6、将实时的气象数据、历史光伏、风电、负荷数据输入训练好的lightgbm模型，预测未来1小时的新能源微网功率缺额，再将各状态变量输入步骤S5训练好的智能体，对未来1小时内电池、储氢罐的充放电功率进行控制与调度，进而完成新能源微网实时能量管理。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人国网天津市电力公司;国家电网有限公司;国网天津市电力公司城东供电分公司，其通讯地址为：300010 天津市河北区五经路39号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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