浙江巨化热电申请基于强化学习的电力系统负荷动态优化方法专利，实现电力负荷精准调度与策略高效自适应优化

金融界2025年7月7日消息，国家知识产权局信息显示，浙江巨化热电有限公司申请一项名为“基于强化学习的电力系统负荷动态优化方法”的专利，公开号CN120258254A，申请日期为2025年06月。

专利摘要显示，本发明公开了基于强化学习的电力系统负荷动态优化方法，包括如下步骤：S1、采集电力系统数据构建状态空间；S2、基于状态空间构建分层强化学习模型，划分高层决策与低层执行任务；S3、训练高层决策模型，以高层状态输出调度任务目标类别指令；S4、训练低层执行模型，结合当前节点状态和高层指令输出控制动作；S5、引入进化机制生成策略种群并优化低层执行模型；S6、融合进化机制与策略梯度同步优化表现优良个体；S7、将训练完成的模型部署至电力调度系统；S8、基于调度反馈进行模型参数微调；S9、将微调后的模型持续应用于负荷调度控制中 。

天眼查资料显示，浙江巨化热电有限公司，成立于2002年，位于衢州市，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25562.02万人民币。通过天眼查大数据分析，浙江巨化热电有限公司共对外投资了1家企业，参与招投标项目1313次，专利信息20条，此外企业还拥有行政许可30个。

本文源自金融界