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龙图腾网获悉电子科技大学(深圳)高等研究院;电子科技大学申请的专利一种基于强化学习的光储充集成系统及功率分配控制方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121689304B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202610200977.0，技术领域涉及：H02J3/466；该发明授权一种基于强化学习的光储充集成系统及功率分配控制方法是由曾钰;周锨;况雨佳;周德洪;刘鑫;邹见效设计研发完成，并于2026-02-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于强化学习的光储充集成系统及功率分配控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于强化学习的光储充集成系统及功率分配控制方法，涉及光储充技术领域，解决了在复杂工况下的难以兼顾动态响应速度、运行稳定性和能量管理效率的技术问题。该方法包括：基于最大功率点跟踪MPPT算法确定光伏发电单元的最大功率点进行电能输出；强化学习功率补偿智能体对多个工作参数进行实时采集，计算总输出功率与参考功率之间的功率偏差，并进行比例化处理，共同输入状态向量；基于多个输入状态向量、多目标加权综合奖励函数，得到功率补偿深度神经网络；基于实时工作参数，功率补偿深度神经网络进行推理处理，得到储能单元的功率调节量，进入预设工作模式。本发明实现光伏、储能与电网之间功率的灵活、精确与安全分配。

本发明授权一种基于强化学习的光储充集成系统及功率分配控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于强化学习的光储充集成系统功率分配控制方法，其特征在于，包括以下步骤： S100：基于最大功率点跟踪MPPT算法确定光伏发电单元的最大功率点，光伏发电单元进行电能输出； S200：强化学习功率补偿智能体对光储充集成系统的多个工作参数进行实时采集，计算总输出功率与参考功率之间的功率偏差，并进行比例化处理，共同作为强化学习功率补偿智能体的输入状态向量； S300：基于多个输入状态向量、多目标加权综合奖励函数，强化学习功率补偿智能体采用强化学习算法对初始功率补偿深度神经网络进行训练，经过反复训练得到功率补偿深度神经网络； S400：基于光储充集成系统的实时工作参数，功率补偿深度神经网络对光储充集成系统的当前状态进行推理处理，输出储能单元目标功率调节量，并与功率偏差调节量结合，得到储能单元的功率调节量，进入预设工作模式； 所述S300步骤中，所述多目标加权综合奖励函数为，其中r0表示连续误差惩罚项，r1表示离散分级奖惩项，r2表示频率偏差惩罚项，r3表示电池SOC保护奖惩项，a、b、c、d分别表示各项对应的权重且； 所述连续误差惩罚项，r0是连续型误差惩罚项，与功率偏差的绝对值呈线性关系； 所述离散分级奖惩项r1为： 用于强化关键区间的控制导向，当功率偏差绝对值较小时进行正向奖励，当功率偏差绝对值较大时进行负向奖励，防止功率偏差出现大波动； 所述频率偏差惩罚项 其中，将正常运行条件下频率偏差限制为±0.2Hz，阈值设置为0.05Hz，表示中国电力系统的标称频率50Hz，表示光储充集成系统的实际电网频率； 所述电池SOC保护奖惩项r3为： 表示电池的荷电状态SOC为20%~80%时不惩罚，当电池的荷电状态SOC不在20%~80%之间时，给予-10的强惩罚用于阻止过充或过放； 所述S200步骤中，强化学习功率补偿智能体的输入状态向量为，其中，表示光伏发电单元输出电压，表示电流内环的参考d轴电流，表示总输出功率与参考功率之间的功率偏差，表示光伏发电单元的功率占比，表示储能单元的功率占比。

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