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龍圖騰網(wǎng)獲悉國(guó)電南瑞科技股份有限公司;國(guó)網(wǎng)電力科學(xué)研究院有限公司;國(guó)網(wǎng)江蘇省電力有限公司;國(guó)家電網(wǎng)有限公司申請(qǐng)的專利電網(wǎng)設(shè)備集控方法、系統(tǒng)及存儲(chǔ)介質(zhì)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN115049234B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-29發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202210616641.4，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06Q10/0639；該發(fā)明授權(quán)電網(wǎng)設(shè)備集控方法、系統(tǒng)及存儲(chǔ)介質(zhì)是由盛振明;程逍;孫楊;龐臘成;孫世明;胡潯惠;李巖;王樹(shù)剛;郝寶欣;范青;錢朓;馬潔;潘建亞;周立秋;季劍;馬明明;王鵬設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-06-01向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本電網(wǎng)設(shè)備集控方法、系統(tǒng)及存儲(chǔ)介質(zhì)在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明公開(kāi)了一種電網(wǎng)設(shè)備集控方法、系統(tǒng)及存儲(chǔ)介質(zhì)，方法包括如下步驟：S1：構(gòu)建電網(wǎng)的宏觀指標(biāo)和微觀指標(biāo)形成電網(wǎng)態(tài)勢(shì)評(píng)估體系；S2：收集電網(wǎng)態(tài)勢(shì)評(píng)估體系下大量時(shí)間斷面中的電網(wǎng)的宏觀指標(biāo)的專家語(yǔ)義評(píng)估信息，并采用模糊數(shù)刻畫(huà)專家語(yǔ)義評(píng)估信息，并將模糊數(shù)清晰化；S3：確定各個(gè)指標(biāo)的權(quán)重，構(gòu)建電網(wǎng)態(tài)勢(shì)監(jiān)測(cè)矩陣；S4：構(gòu)建集控站各單元的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，以電網(wǎng)態(tài)勢(shì)監(jiān)測(cè)矩陣獲得的控制策略實(shí)施后的次狀態(tài)的電網(wǎng)態(tài)勢(shì)作為獎(jiǎng)勵(lì)訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；S5：將集控站各單元的實(shí)時(shí)電網(wǎng)態(tài)勢(shì)輸入對(duì)應(yīng)的訓(xùn)練完成的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，獲得該狀態(tài)下的最優(yōu)控制策略。上述方法能實(shí)現(xiàn)定性定量指標(biāo)共存情況下的電網(wǎng)優(yōu)化集控，可在不同狀態(tài)下做出最優(yōu)集控決策。

本發(fā)明授權(quán)電網(wǎng)設(shè)備集控方法、系統(tǒng)及存儲(chǔ)介質(zhì)在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種電網(wǎng)設(shè)備集控方法，其特征在于，包括如下步驟： S1：構(gòu)建電網(wǎng)的宏觀指標(biāo)和微觀指標(biāo)形成電網(wǎng)態(tài)勢(shì)評(píng)估體系； S2：收集電網(wǎng)態(tài)勢(shì)評(píng)估體系下大量時(shí)間斷面中的電網(wǎng)的宏觀指標(biāo)的專家語(yǔ)義評(píng)估信息，并采用模糊數(shù)刻畫(huà)專家語(yǔ)義評(píng)估信息，并將模糊數(shù)清晰化； S3：確定各個(gè)指標(biāo)的權(quán)重，構(gòu)建電網(wǎng)態(tài)勢(shì)監(jiān)測(cè)矩陣； S4：構(gòu)建集控站各單元的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，以電網(wǎng)態(tài)勢(shì)監(jiān)測(cè)矩陣獲得的控制策略實(shí)施后的次狀態(tài)的電網(wǎng)態(tài)勢(shì)作為獎(jiǎng)勵(lì)訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型； S4.1：確定集控系統(tǒng)各單元的狀態(tài)空間、動(dòng)作空間、狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣，構(gòu)建深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，給予大量時(shí)間斷片的電網(wǎng)態(tài)勢(shì)中最優(yōu)的態(tài)勢(shì)無(wú)窮大的獎(jiǎng)勵(lì)參數(shù)； S4.2：從權(quán)值由高到低，依次選取與最優(yōu)態(tài)勢(shì)對(duì)應(yīng)的指標(biāo)誤差大于等于設(shè)定閾值e的指標(biāo)進(jìn)行優(yōu)化控制； S4.3：根據(jù)貪心策略判斷探索還是利用，若為探索，則從動(dòng)作空間中隨機(jī)生成相應(yīng)單元的動(dòng)作改變值作為控制動(dòng)作；若為利用，則利用主網(wǎng)絡(luò)mainNET生成相應(yīng)單元的控制動(dòng)作； S4.4：將每次優(yōu)化控制狀態(tài)、控制動(dòng)作、次狀態(tài)和獎(jiǎng)勵(lì)作為樣本存儲(chǔ)到經(jīng)驗(yàn)回放池，其中獎(jiǎng)勵(lì)為次狀態(tài)的電網(wǎng)態(tài)勢(shì)； S4.5：每間隔一定步長(zhǎng)，將主網(wǎng)絡(luò)mainNET參數(shù)傳遞給目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)targetNET； S4.6：從經(jīng)驗(yàn)回放池中隨機(jī)抽取一定量樣本，求取損失函數(shù)，通過(guò)梯度下降更新主網(wǎng)絡(luò)mainNET的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)； S4.7：重復(fù)步驟S4.2至S4.6，直至主網(wǎng)絡(luò)mainNET和目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)targetNET之間的Q預(yù)測(cè)值和Q實(shí)際值的誤差小于設(shè)定閾值； S5：將集控站各單元的實(shí)時(shí)電網(wǎng)態(tài)勢(shì)輸入對(duì)應(yīng)的訓(xùn)練完成的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，獲得該狀態(tài)下的最優(yōu)控制策略。

如需購(gòu)買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請(qǐng)人或?qū)＠麢?quán)人國(guó)電南瑞科技股份有限公司;國(guó)網(wǎng)電力科學(xué)研究院有限公司;國(guó)網(wǎng)江蘇省電力有限公司;國(guó)家電網(wǎng)有限公司，其通訊地址為：211106 江蘇省南京市江寧經(jīng)濟(jì)技術(shù)開(kāi)發(fā)區(qū)誠(chéng)信大道19號(hào)；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。