一种基于强化学习的电力储能系统优化调度方法及系统

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202510827467.1

申请日：

2025-06-20

公开(公告)号：

CN120357521B

公开(公告)日：

2025-09-16

发明(设计)人：

商敬男燕兆郭鹏飞陈佳俊

申请人：

北京飔合科技有限公司

申请人地址：

101107 北京市通州区潞城镇武兴路7号A0650室

IPC主分类号：

H02J3/32

IPC分类号：

H02J7/00 G06F18/213 G06F18/27 G06N3/092

代理机构：

北京市恒有知识产权代理事务所(普通合伙) 11576

代理人：

郭文浩;尹文会

法律状态：

实质审查的生效

国省代码：

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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
2025-08-08	实质审查的生效	实质审查的生效IPC(主分类):H02J 3/32申请日:20250620
2025-07-22	公开	公开
2025-09-16	授权	授权

共 50 条

[1]

一种基于强化学习的电力储能系统优化调度方法及系统 [P].

商敬男 ;

燕兆 ;

郭鹏飞 ;

陈佳俊 .

中国专利 :CN120357521A ,2025-07-22

[2]

一种基于强化学习的储能系统多目标优化控制方法及系统 [P].

赵英杰 ;

马金剑 ;

李超 ;

龚冲 ;

李慧梅 ;

张珀豪 ;

夏祥云 .

中国专利 :CN120527977A ,2025-08-22

[3]

基于强化学习的电力优化调度方法及其系统 [P].

赵凯龙 .

中国专利 :CN120181464A ,2025-06-20

[4]

一种基于深度强化学习的微电网储能优化调度方法 [P].

邓立 ;

环加飞 ;

王伟 ;

张伟韬 .

中国专利 :CN117833285A ,2024-04-05

[5]

一种基于深度强化学习的储能并网调度决策方法及系统 [P].

李玲芳 ;

陈义宣 ;

和学豪 ;

吴琛 ;

司大军 ;

杨家全 ;

游广增 ;

段平生 ;

申雪 ;

梁俊宇 ;

陈姝敏 ;

余强 .

中国专利 :CN119726663A ,2025-03-28

[6]

基于强化学习的光伏储能协同优化调度预测方法及系统 [P].

高岳 ;

祁一峰 ;

李一铭 ;

李琼 .

中国专利 :CN120430580A ,2025-08-05

[7]

一种基于强化学习的电力调度方法及系统 [P].

姚鹏 ;

毕祺 ;

赵瑜 ;

程环宇 ;

夏飞 ;

刘梅招 ;

顾颖程 ;

刘凯 ;

宋玉 ;

魏柳 ;

汤雷 ;

奚梦婷 .

中国专利 :CN120185034A ,2025-06-20

[8]

一种基于强化学习的网侧储能优化调度方法、装置及设备 [P].

巩宇 ;

黄贤淼 ;

吴林林 ;

王剑晓 ;

邵尹池 ;

刘迪 ;

赵洋 ;

朱学森 ;

赵智杰 .

中国专利 :CN121119734A ,2025-12-12

[9]

一种基于深度强化学习的光伏储能系统功率调度优化方法 [P].

柯人元 ;

张家伟 .

中国专利 :CN120582254A ,2025-09-02

[10]

基于强化学习的储能充放电多目标优化方法及系统 [P].

韩学军 ;

张洪涛 ;

张洋豪 ;

王洪亮 ;

师会芹 ;

赵战伟 ;

贾忠振 ;

孙向前 ;

徐鹏飞 ;

张高远 ;

王舒恒 ;

秦云海 ;

康博 ;

安宏 .

中国专利 :CN121124152A ,2025-12-12

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