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龙图腾网恭喜山东大学申请的专利基于深度强化学习的综合能源系统规划优化方法及系统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：CN119444502B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-02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：202510031215.8，技术领域涉及：G06F17/00；该发明授权基于深度强化学习的综合能源系统规划优化方法及系统是由刘帅;赵凯;梁利梅;王小文;华友情;杜瑞琦;徐昊天;赵浩然设计研发完成，并于2025-01-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度强化学习的综合能源系统规划优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于综合能源系统规划优化技术领域，为了解决综合能源系统规划中存在的求解困难、耗时长等问题，提出基于深度强化学习的综合能源系统规划优化方法及系统，建立综合能源系统的数学模型，确定综合能源系统的目标函数和约束条件，形成初始动态规划优化问题；将初始动态规划优化问题转化为马尔科夫决策过程；利用DDPG算法和预测网络对综合能源系统的历史运行数据进行离线学习；将离线学习的优化参数应用在Online‑DDPG算法中，对初始动态规划优化问题进行求解，得到综合能源系统的最优规划方案。有效解决了维数灾难和信息损失导致的求解模型问题，同时提高了对负荷与可再生能源波动的抗干扰能力。

本发明授权基于深度强化学习的综合能源系统规划优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于深度强化学习的综合能源系统规划优化方法，其特征在于，包括：建立综合能源系统的数学模型，确定综合能源系统的目标函数和约束条件，形成初始动态规划优化问题；所述综合能源系统的数学模型以经济效益和环境效益最小为优化目标的规划优化模型；所述约束条件包括热能平衡约束、电能平衡约束和气能平衡约束；将初始动态规划优化问题转化为马尔科夫决策过程；利用DDPG算法和预测网络对综合能源系统的历史运行数据进行离线学习；将离线学习的优化参数应用在Online-DDPG算法中，对初始动态规划优化问题进行求解，得到综合能源系统的最优规划方案；预测网络由添加注意力机制的长短期记忆网络构成，为online-DDPG提供优化所需的下一时刻状态；所述Online-DDPG算法进行在线学习，具体为：将综合能源系统当前状态输入至预测网络得到下一时刻综合能源系统状态的预测值；目标Actor网络接收预测网络的状态预测值，并将输出的动作价值函数输入至目标Critic网络，得到Critic网络优化目标，Critic网络根据优化目标对Actor网络与Critic网络进行参数更新，完成在线学习。

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山东大学，其通讯地址为：250000 山东省济南市历下区经十路17923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”。