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龙图腾网获悉江西赣能股份有限公司;江西江投能源技术研究有限公司申请的专利基于孪生延迟DDPG算法的电热耦合系统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：CN116502751B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202310429697.3，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权基于孪生延迟DDPG算法的电热耦合系统调度方法是由陈思畏;叶荣;宋和斌;李建军;邹信迅;李亚康;罗旭;崔希;徐锐设计研发完成，并于2023-04-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于孪生延迟DDPG算法的电热耦合系统调度方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于孪生延迟DDPG算法的电热耦合系统调度方法，建立计及经济性和碳排放的电热耦合系统低碳经济调度模型；将电热耦合系统低碳经济调度过程转化为马尔可夫决策过程，并基于低碳经济调度模型和惩罚约束机制设计强化学习多目标奖励函数，采用孪生延迟DDPG算法对强化学习智能体进行交互学习训练；训练好的强化学习智能体对电热耦合系统进行低碳经济调度。本发明基于孪生延迟DDPG算法，解决DDPG算法的确定性策略不利于动作探索和对超参数异常敏感的问题；能够实时响应可再生能源和电热负荷的不确定性。

本发明授权基于孪生延迟DDPG算法的电热耦合系统调度方法在权利要求书中公布了：1.一种基于孪生延迟DDPG算法的电热耦合系统调度方法，其特征在于，步骤如下： 步骤一、建立计及经济性、碳排放的电热耦合系统低碳经济调度模型，约束条件包含设备爬坡约束； 步骤二、将含可再生能源的电热耦合系统低碳经济调度过程转化为马尔可夫决策过程，马尔可夫决策过程由[s，a，r，P，γ]5个变量定义；其中，s表示状态空间，为强化学习智能体所能感知到环境的所有状态变量的集合；a为动作空间，表示强化学习智能体所能够对环境进行动作的集合；r为奖励函数，为环境根据状态和动作返回给决策主体的即时奖励；γ为奖励折扣率；P表示状态转移概率，所述状态空间包含t+1时刻用电负荷预测值、用热负荷预测值、光伏电站出力预测值，同时包含当前时刻电价、热电联产机组电出力及电锅炉热出力；所述动作空间定义为t时刻热电联产机组电出力变化量、电锅炉热出力变化量，且变化量满足设备爬坡约束； 步骤三、基于电热耦合系统低碳经济调度模型和惩罚约束机制设计强化学习多目标奖励函数；将系统运行成本和碳排放进行归一化处理以消除单位差异，并引入设备越限惩罚因子，当存在设备越限时惩罚因子为1，所有设备未越限时惩罚因子为0； 步骤四、采用孪生延迟DDPG算法对强化学习智能体进行交互学习训练，训练好的强化学习智能体对电热耦合系统进行低碳经济调度。

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