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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利基于多目标权重可变的综合能源系统帕累托最优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：CN121119787B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202511659998.0，技术领域涉及：G06Q10/0637；该发明授权基于多目标权重可变的综合能源系统帕累托最优调度方法是由郑凌蔚;汪梦雨设计研发完成，并于2025-11-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多目标权重可变的综合能源系统帕累托最优调度方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于多目标权重可变的综合能源系统帕累托最优调度方法。该方法用马尔可夫决策来描述综合能源系统的低碳经济调度问题，搭建Actor‑Critic网络，包括Actor网络和分别专注于运行成本、碳排放成本的两个Critic网络。输入综合能源系统环境的状态，通过Actor网络输出最优动作，执行后获得奖励向量和下一时刻系统状态，存储五元组训练样本至经验存储区。分别利用K组权重对两个Critic网络的优势函数加权融合，得到不同权重下网络的优势函数值，通过近端策略优化算法更新网络参数，优化调度策略。在完成预定轮次的近端策略优化后，触发优势函数权重的自适应更新，使智能体学习到帕累托最优决策。

本发明授权基于多目标权重可变的综合能源系统帕累托最优调度方法在权利要求书中公布了：1.基于多目标权重可变的综合能源系统帕累托最优调度方法，用马尔可夫决策来描述综合能源系统的低碳经济调度问题，搭建Actor-Critic网络，根据综合能源系统状态输出机组出力动作，执行动作后获得奖励，通过近端策略优化算法更新Actor-Critic网络参数，优化调度策略，其特征在于：所述Actor-Critic网络通过两个Critic网络分别计算运行成本和碳排放成本下的优势函数；初始化K组优势函数权重，分别利用K组权重对两个Critic网络的优势函数加权融合，得到不同权重下Actor-Critic网络的优势函数值，进行网络参数更新； 在完成预定轮次的近端策略优化后，触发优势函数权重的自适应更新，先通过帕累托支配关系筛选非支配解，再基于超体积指标评估各非支配解的性能贡献，以此动态调整权重分布，使智能体学习到帕累托最优决策，在训练完成后，根据调度偏好自适应设置运行成本和碳排放成本的权重，使用Actor-Critic网络输出调度方案。

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杭州电子科技大学，其通讯地址为：310018 浙江省杭州市钱塘区白杨街道下沙高教园区2号大街；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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