基于分层约束强化学习的多微网系统优化运行方法和装置

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202311695916.9

申请日：

2023-12-11

公开(公告)号：

CN117710146A

公开(公告)日：

2024-03-15

发明(设计)人：

蒲天骄董雷乔骥杨子民

申请人：

中国电力科学研究院有限公司华北电力大学

申请人地址：

100192 北京市海淀区清河小营东路15号

IPC主分类号：

G06Q50/06

IPC分类号：

H02J3/00 G06F30/20

代理机构：

北京中巡通大知识产权代理有限公司 11703

代理人：

张弘

法律状态：

实质审查的生效

国省代码：

北京市市辖区

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法律状态

法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2024-04-02	实质审查的生效	实质审查的生效IPC(主分类):G06Q 50/06申请日:20231211
2024-03-15	公开	公开

共 50 条

[1]

多微网系统分层强化学习优化方法、系统以及存储介质 [P].

蒲天骄 ;

王新迎 ;

陈盛 ;

闫冬 ;

武国良 .

中国专利 :CN115115211A ,2022-09-27

[2]

一种基于多智能体强化学习的多微网系统协同优化方法 [P].

刘俊峰 ;

王晓生 ;

曾君 ;

卢俊菠 .

中国专利 :CN114611772B ,2024-04-19

[3]

一种基于多智能体强化学习的多微网系统协同优化方法 [P].

刘俊峰 ;

王晓生 ;

曾君 ;

卢俊菠 .

中国专利 :CN114611772A ,2022-06-10

[4]

基于深度强化学习的含氢储能微网优化运行方法 [P].

朱振山 ;

翁智敏 ;

叶成涛 ;

陈哲盛 ;

郑海林 ;

吴诗雨 .

中国专利 :CN113095715B ,2021-07-09

[5]

基于分层强化学习的多目标芯片布局优化方法 [P].

欧阳雅捷 ;

刘晓翔 .

中国专利 :CN117787186B ,2024-08-23

[6]

基于分层强化学习的多目标芯片布局优化方法 [P].

欧阳雅捷 ;

刘晓翔 .

中国专利 :CN117787186A ,2024-03-29

[7]

一种基于强化学习的多微网能量共享方法 [P].

向慕超 ;

凌在汛 ;

周忠涛 ;

张雪松 ;

任东风 ;

崔一铂 ;

亢嘉晨 ;

张鹏超 ;

刘曼佳 ;

陈文 ;

郭雨 ;

金晨 ;

焦海文 ;

沈骏杰 .

中国专利 :CN117895517A ,2024-04-16

[8]

一种基于图论和深度强化学习的多微网系统能量路由方法 [P].

华昊辰 ;

陈星莺 ;

刘金坤 ;

余昆 ;

甘磊 ;

梅飞 .

中国专利 :CN114172840B ,2022-03-11

[9]

一种基于深度强化学习的多微网控制方法及装置 [P].

李超 ;

孟子杰 ;

朱泽安 ;

喻振帆 ;

侯珏 ;

蔡新雷 ;

倪斌业 ;

潘廷哲 ;

金鑫 ;

曹望璋 .

中国专利 :CN117767311A ,2024-03-26

[10]

基于分层强化学习的自动驾驶决策方法和装置 [P].

李东晨 ;

张艺浩 ;

魏崇山 ;

徐修信 ;

韩志华 .

中国专利 :CN114523990A ,2022-05-24

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