国网浙江省电力公司申请基于深度强化学习的灵活性虚拟电厂优化调度专利，有效结合神经网络结构和深度强化学习算法应对复杂高维状

　　国家知识产权局信息显示，国网浙江省电力有限公司经济技术研究院申请一项名为“一种基于深度强化学习的灵活性虚拟电厂优化调度方法”的专利，公开号CN 119398222 A，申请日期为2024年10月。

　　 专利摘要显示，本发明适用于电厂优化调度技术领域，提供了一种基于深度强化学习的灵活性虚拟电厂优化调度方法，包括以下步骤：建立灵活性资源模型，所述灵活性资源模型包括蓄电池储能设备模型、空调负荷模型以及需求响应负荷模型；基于深度强化学习进行灵活性虚拟电厂优化调度，具体包括：通过近端策略优化算法设置重要性采样和经验池使得智能体在与环境进行一次交互后进行多次更新，以提升算法的效率；基于状态空间、动作空间和奖励函数构建深度强化学习优化模型。本发明有效结合了神经网络结构和深度强化学习算法来应对复杂，高维的状态空间。并使用监督学习预训练方法提前对初始策略网络进行训练，促进策略网络学习模型驱动方法的优化结果。

　　 天眼查资料显示，国网浙江省电力有限公司经济技术研究院，成立于2012年，位于杭州市，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None。通过天眼查大数据分析，国网浙江省电力有限公司经济技术研究院参与招投标项目116次，专利信息859条，此外企业还拥有行政许可40个。