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一种基于多智能体强化学习的远洋海岛群能量流调度方法

申请号: CN202311578796.4
申请人: 安徽大学
更新日期: 2026-03-09

专利详细信息

项目 内容
专利名称 一种基于多智能体强化学习的远洋海岛群能量流调度方法
专利类型 发明申请
申请号 CN202311578796.4
申请日 2023/11/21
公告号 CN117350515A
公开日 2024/1/5
IPC主分类号 G06Q10/0631
权利人 安徽大学
发明人 杨凌霄; 石晨旭; 张宁; 孙长银; 高赫佳
地址 安徽省合肥市蜀山区九龙路111号安徽大学磬苑校区

摘要文本

本发明涉及一种基于多智能体强化学习的远洋海岛群能量流调度方法,方法包括:海岛群能量流传输模式设计,以用于描述海岛群间能量传输过程;根据海岛群能量流传输模式,构建海岛群能量流传输模型;根据海岛群能量流传输模型,建立海岛群能源系统能量管理模型;使用多智能体强化学习方法实现海岛群能量流调度,并对能量管理策略求解。本发明基于多智能体强化学习方法,考虑海岛群的布局特点、可再生能源禀赋及电力船舶的移动储能特性,以满足对人居岛负载需求变化的自适应性。与其他算法相比本发明提出的方法在集中式训练、分布式执行的基础上,加入了基线函数,以提高算法的学习效率和稳定性,高效地处理远洋海岛群的能量流调度和能量管理问题。

专利主权项内容

1.一种基于多智能体强化学习的远洋海岛群能量流调度方法,其特征在于,包括如下步骤:步骤1:设计海岛群能量流传输模式,所述模式用于描述海岛群间能量流传输过程;步骤2:根据海岛群能量流传输模式,构建海岛群能量流传输模型;步骤3:根据海岛群能量流传输模型,建立海岛群能源系统能量管理模型;步骤4:使用多智能体强化学习方法实现海岛群能量流调度,并对能量管理策略求解。