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长江电力申请基于深度强化学习和确定性策略梯度算法的水库多目标优化智能调度方法专利,解决调度策略灵活性不足问题

hqy hqy 发表于2025-08-06 15:39:37 浏览4 评论0百度已收录

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本文源自:金融界

金融界2025年8月5日消息,国家知识产权局信息显示,中国长江电力股份有限公司申请一项名为“基于深度强化学习和确定性策略梯度算法的水库多目标优化智能调度方法”的专利,公开号CN120430478A,申请日期为2025年07月。

专利摘要显示,本发明属于水库优化智能调度领域,具体提供一种基于深度强化学习和确定性策略梯度算法的水库多目标优化智能调度方法,包括收集目标水库的原始水文数据和水库特性曲线;建立包括目标函数和约束条件在内的多目标优化调度模型;将多目标优化调度模型映射为马尔科夫决策过程,建立相应的强化学习环境;选择深度强化学习确定性策略梯度算法与环境进行交互训练,搭建水库多目标优化智能调度模型;通过水库多目标优化智能调度模型对水库进行多目标优化智能调度。该方法解决了现有技术中深度强化学习方法普遍采用固定权重设计激励函数,导致所学习的调度策略灵活性不足,难以根据环境状态实现各水库调度目标的实时动态协调优化的问题。

天眼查资料显示,中国长江电力股份有限公司,成立于2002年,位于北京市,是一家以从事电力、热力生产和供应业为主的企业。企业注册资本2446821.7716万人民币。通过天眼查大数据分析,中国长江电力股份有限公司共对外投资了46家企业,参与招投标项目5000次,财产线索方面有商标信息250条,专利信息5000条,此外企业还拥有行政许可432个。