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龍圖騰網獲悉烏拉特中旗協合風力發電有限公司申請的專利一種基于強化學習的偏航槳距復合控制參數自尋優方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120100629B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510362964.9，技術領域涉及：F03D7/04；該發明授權一種基于強化學習的偏航槳距復合控制參數自尋優方法是由肖盛忠;李瑋;趙紅波設計研發完成，并于2025-03-26向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于強化學習的偏航槳距復合控制參數自尋優方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于強化學習的偏航槳距復合控制參數自尋優方法，旨在優化風力發電機組的控制策略；通過構建因果圖并量化因果關系中的因果強度，為控制策略提供物理可解釋性；根據設計的因果干預獎勵機制，基于強化學習的方式通過獎勵優化控制決策，并結合因果圖對決策規則進行反向追蹤，從而實現控制參數的自尋優；本發明方法能夠有效提升風力發電機組的動態響應性能，解決傳統控制策略存在的局部最優問題，并增強系統的適應性和魯棒性。

本發明授權一種基于強化學習的偏航槳距復合控制參數自尋優方法在權利要求書中公布了：1.一種基于強化學習的偏航槳距復合控制參數自尋優方法，其特征在于，包括： 獲取風力發電機組的歷史運行數據，根據所述歷史運行數據構建因果關系，并基于約束型因果發現算法，量化所述因果關系中的因果強度，生成帶強弱標記的因果圖； 獲取風力發電機組的實時運行數據，基于強化學習方法，設計因果干預獎勵機制，并將所述因果干預獎勵機制轉換為可解釋的決策規則； 所述獲取風力發電機組的實時運行數據，基于強化學習方法，設計因果干預獎勵機制，包括： 將獲取的風力發電機組的實時運行數據作為強化學習的環境狀態輸入，構建動態因果獎勵函數和延遲因果效應補償； 所述構建動態因果獎勵函數和延遲因果效應補償，包括： 計算實時運行數據與歷史運行數據的偏差，提取所述帶強弱標記的因果圖預測的數據動作變化方向，計算獎勵值； 設置滑動窗口，若所述因果圖預測的數據動作變化方向呈現上升趨勢，則增加所述獎勵值，若所述因果圖預測的數據動作變化方向不發生改變或呈現下降趨勢，則不改變所述獎勵值； 將所述因果干預獎勵機制轉換為可解釋的決策規則，包括： 根據帶強弱標記的因果圖，計算因果圖中每個變量的重要性，并按照每個變量的重要性進行排序，以排序后各變量的重要性，構建決策樹； 結合所述因果圖，對所述決策規則進行反向追蹤，以決策規則的追蹤結果更新所述因果圖，從而實現對風力發電機組偏航槳距復合控制參數的自動尋優。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人烏拉特中旗協合風力發電有限公司，其通訊地址為：015000 內蒙古自治區巴彥淖爾市烏拉特中旗川井鎮；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。