国网江苏电科院申请基于深度强化学习的虚拟电厂协同优化调度方法及系统专利，在SOC低于20%的工况下保护机制响应时间缩短至0.1秒内
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2025-12-08 11:09:03
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国家知识产权局信息显示，国网江苏省电力有限公司电力科学研究院、上海交通大学申请一项名为“基于深度强化学习的虚拟电厂协同优化调度方法及系统”的专利，公开号CN121076815A，申请日期为2025年9月。专利摘要显示，一种基于深度强化学习的虚拟电厂协同优化调度方法及系统，通过采集虚拟电厂运行数据，构建涵盖秒级频率响应与小时级经济调度的多时间尺度动态模型后，构造混合感知网络并以多时间尺度动态模型为输入，结合多头分层注意力编码器提取多尺度时序特征，通过动态异构图神经网络获取设备动态关联特征，生成综合特征表征；再基于综合特征表征构建层次化深度强化学习控制框架，采用基于经验回放机制的深度强化学习算法优化储能充放电功率、负荷调节指令及机组出力策略，构造多目标奖励函数；最后训练-部署流程与仿真验证。本发明能够在SOC低于20%的工况下，保护机制响应时间缩短至0.1秒内，在正常工况下可降低系统综合运行成本，显著提高控制层输入信号的信噪比。
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