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龙图腾网获悉复旦大学申请的专利基于强化学习的工商业园区共享储充系统智能调度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：CN120109781B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202510168738.7，技术领域涉及：H02J3/007；该发明授权基于强化学习的工商业园区共享储充系统智能调度方法是由王瑜;孙耀杰;赵雨晴;巴力根·塔力哈提设计研发完成，并于2025-02-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于强化学习的工商业园区共享储充系统智能调度方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于强化学习的工商业园区共享储充系统智能调度方法，对工商业园区内各类负荷进行建模，建立光储充系统的模型，分析其充放电特性，并计算电池的退化成本。通过设计合理的奖励函数，引导强化学习算法在不同时刻做出最优的充放电决策，以最大化工商业园区整体效益。强化学习代理不断根据当前状态选择行动，执行相应的充放电策略，并通过反馈奖励信号对策略进行优化。通过多次迭代，逐步找到最优的调度方式，确保电力供应与需求的平衡，减少能源浪费，延长电池使用寿命。本发明不仅提高了工商业园区能源的使用效率，还能大幅降低能源成本，实现了经济性与可持续性的双重提升，还可通过动态负荷调整与电网无缝对接，提升750千伏及以上级输电系统的安全稳定性。

本发明授权基于强化学习的工商业园区共享储充系统智能调度方法在权利要求书中公布了：1.基于强化学习的工商业园区共享储充系统智能调度方法，其特征在于具体步骤如下： 1通过对包含共享光储充的工商业园区中各类负荷进行建模，对共享光储充系统的能量平衡进行控制，实现对能量的智能调度与优化管理，重点考虑园区用户用电需求、电动汽车充电需求以及光伏发电的供应情况； 所述建模是建立储能设备、电动汽车和其他负荷的交互关系，即储能设备在建模中既可作为应急电源，也能在高峰电价时段充电，降低对配电网的依赖，各类工商业园区负荷包括： 储能设备用于存储工商业园区内无法即时消耗的电能，储能设备的数学模型如公式1所示： ； 其中：表示时刻储能设备的状态，为充放电功率，为时间步长； 储能设备的容量范围受到以下约束： ； ； ； ； ； 其中：是设备放电功率下限，是设备的最大存储容量，是存储设备在时间t时刻的充放电状态，是充电功率的上限，和分别是设备在和时刻的充放电状态，是充电功率的上限系数，是电动汽车充电状态；公式2-公式6为储能设备在不同时间段内的充放电状态和容量限制； 电动汽车根据充电模式的不同，其充电调度会有所变化，电动汽车采用家庭充电模式，即车主下班后回家充电，出门上班时停止充电；电动汽车充电的开始时间遵循正态分布，其概率密度函数为： 7； 其中：参数和分别表示控制电动汽车充电开始时间的正态分布的标准差和均值，,；根据公式7得到电动汽车开始充电的时间表，然后按照相应充电模式为车主充电； 工商业园区电动汽车的容量遵循均匀分布，如公式8所示；其中20−60𝑘𝑊ℎ表示市场上电动汽车的常见容量范围；工商业园区中电动汽车具有该范围内容量的概率是均匀分布的： 8； 电动汽车的充电公式与储能设备的充电公式，均按照锂离子电池充电的过程；充电过程如公式9和公式10： ； 10； 其中：是电动汽车的充电功率，是电动汽车的电池容量，由确定工商业园区电车容量的均匀分布方程确定；确保电动汽车充电至运行所需的最小SOC，保障电动汽车的电池在放电过程中不会深度放电，从而延长电动汽车电池的寿命；𝑆𝑂𝐶𝑚𝑎𝑥则对应电动汽车能够达到的最大SOC，避免电动汽车过充； 电动汽车的充电方式包括快充模式和智能充电模式；快充模式适用于紧急充电需求，能够在较短时间内充满电；智能充电模式适用于不急于充电的用户，其充电功率较低，根据工商业园区的整体负荷和电价波动进行动态调整，以降低充电成本并避免电网负荷过高； 充电功率的限制如下： 11； 其中：是电动汽车的充电功率，在快充模式中，充电功率等于工商业园区内充电桩的最大允许功率，即20kWh，在智能充电模式中，充电功率介于0到最大功率之间，随工商业园区整体的负荷曲线、实时电价的波动而变化，从而达到两个目的，一个是工商业园区的电车充电在高峰时期不至于太高从而给工商业园区配电网带来压力，第二个是避开电价高峰时期来完成充电需求，从而降低车主的充电花费； 2建立共享光储充系统的模型，分析其充放电特性，并计算电池的退化成本； 所述工商业园区配备共享光储充系统，共享光储充系统需要优先满足工商业园区内部负荷，即负荷高峰期；以有效减轻工商业园区负荷对配电网的依赖，因此，工商业园区内各类负荷需要满足电能平衡约束； 3通过设计奖励函数，引导强化学习算法在不同时刻做出最优的充放电决策，以最大化工商业园区整体效益；在此过程中，强化学习代理不断根据当前状态选择行动，执行相应的充放电策略，并通过反馈奖励信号对充放电决策进行优化；共享光储充系统通过多次迭代，逐步找到最优的调度方式，确保电力供应与需求的平衡，减少能源浪费，延长电池使用寿命； 所述强化学习中的奖励函数在引导代理决策中起着核心作用，决定了代理如何评价其行为，并指引代理向目标行为靠近；通过强化学习来优化工商业园区储能系统的充放电决策，在负荷高峰期，储能系统应承担一部分负荷压力。

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