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龍圖騰網恭喜湖北工業大學申請的專利電能存儲系統群分布式并網的調度方法、裝置及電子設備獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119496210B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-18發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510073756.7，技術領域涉及：H02J3/46；該發明授權電能存儲系統群分布式并網的調度方法、裝置及電子設備是由廖想;鄭梓煜;鄒付一;劉珂;周安琪;王海威;晏晨宇;詹典令;程宇杰;馬森源;俞嘉豪;石俊毅;鄭靈子設計研發完成，并于2025-01-17向國家知識產權局提交的專利申請。

本電能存儲系統群分布式并網的調度方法、裝置及電子設備在說明書摘要公布了：本發明涉及一種電能存儲系統群分布式并網的調度方法、裝置及電子設備，屬于電力電網技術領域，其中，該方法包括：構建電能存儲系統群中每個電能存儲系統的目標函數和約束條件，目標函數包括以電能存儲系統收益最大構建的第一目標函數、以最小峰谷差構建的第二目標函數、以最小負荷標準差構建的第三目標函數以及以最小電壓幅值偏差構建的第四目標函數；在全局搜索算子池中選擇全局搜索算子，在局部搜索算子池中選擇局部搜索算子；基于全局搜索算子和局部搜索算子得到更新算子；基于預設的深度強化學習算法在更新算子中選擇算子在約束條件下求解目標函數，得到電能存儲系統群分布式并網的調度結果。本發明提高綜合電能存儲系統調度的效率。

本發明授權電能存儲系統群分布式并網的調度方法、裝置及電子設備在權利要求書中公布了：1.一種電能存儲系統群分布式并網的調度方法，其特征在于，包括：構建電能存儲系統群中每個電能存儲系統的目標函數和約束條件，目標函數包括以電能存儲系統收益最大構建的第一目標函數、以最小峰谷差構建的第二目標函數、以最小負荷標準差構建的第三目標函數以及以最小電壓幅值偏差構建的第四目標函數，約束條件包括電池儲能系統約束、氫儲能系統約束以及配電網功率平衡約束；在預設的全局搜索算子池中選擇全局搜索算子，在預設的局部搜索算子池中選擇局部搜索算子；基于全局搜索算子和局部搜索算子得到更新算子；基于預設的深度強化學習算法在更新算子中選擇算子在約束條件下求解目標函數，得到電能存儲系統群分布式并網的調度結果；所述基于預設的深度強化學習算法在更新算子中選擇算子在約束條件下求解目標函數，得到電能存儲系統群分布式并網的調度結果，包括：S1：獲取所述目標函數的初始值，確定預設的深度強化學習算法的初始化參數，所述初始化參數包括價值網絡參數和動作網絡參數；S2：將電能存儲系統群吸收和釋放的功率作為初始種群，基于目標函數的初始值計算所述初始種群中每個個體的IGD+和HV，并將IGD+和HV作為所述初始種群的初始狀態；S3：根據所述初始狀態基于動作網絡參數生成動作策略和存儲動作概率；S4：所述初始種群基于所述更新算子在目標函數的函數空間中生成子代第一種群；S5：將所述初始種群和所述第一種群合并得到第二種群，對所述第二種群應用非支配排序和基于參考點的分層策略，得到第三種群；S6：計算所述第三種群的狀態，基于第三種群的狀態和初始狀態得到獎勵值；S7：基于初始狀態、存儲動作概率、獎勵值以及第三種群的狀態得到經驗，并將所述經驗放入經驗池，所述經驗池基于預設深度強化學習訓練價值網絡參數和動作網絡參數，得到目標價值網絡參數和目標動作網絡參數；S8：將第三種群作為初始種群，第三種群的狀態作為初始狀態，將目標價值網絡參數作為價值網絡參數，將目標動作網絡參數作為動作網絡參數，重復步驟S3-S7迭代，基于迭代后的種群確定電能存儲系統群分布式并網的調度結果。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人湖北工業大學，其通訊地址為：430068 湖北省武漢市洪山區南李路28號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。