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龍圖騰網(wǎng)獲悉華北電力大學(xué)申請(qǐng)的專利一種基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的復(fù)雜電網(wǎng)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)識(shí)別方法獲國(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：CN114861792B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-09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：202210484829.8，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/20；該發(fā)明授權(quán)一種基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的復(fù)雜電網(wǎng)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)識(shí)別方法是由王紅;張巖;齊林海設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-05-06向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的復(fù)雜電網(wǎng)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)識(shí)別方法在說明書摘要公布了：一種基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的復(fù)雜電網(wǎng)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)識(shí)別方法，屬于電力大數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。該方法利用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型DDQNDoubleDeepQ?Network,DDQN交互式學(xué)習(xí)的思想，通過智能體自發(fā)式行為探索，結(jié)合環(huán)境信息、動(dòng)作信息、獎(jiǎng)勵(lì)信息構(gòu)成的經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)完成對(duì)特定狀態(tài)動(dòng)作下Q值的計(jì)算，以此評(píng)估復(fù)雜電網(wǎng)某一狀態(tài)動(dòng)作的價(jià)值。本發(fā)明基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，克服了配電網(wǎng)復(fù)雜環(huán)境下，基于業(yè)務(wù)機(jī)理建立數(shù)學(xué)模型在適應(yīng)性、算法效率和準(zhǔn)確性多方面的局限性。使用該方法避免了傳統(tǒng)復(fù)雜電網(wǎng)重構(gòu)過程中需根據(jù)大量先驗(yàn)知識(shí)對(duì)狀態(tài)進(jìn)行分布假設(shè)及特征建模的過程，降低了關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)辨識(shí)的復(fù)雜度，更適用于大數(shù)據(jù)背景下大規(guī)模電網(wǎng)的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)辨識(shí)法，具有較高的魯棒性和準(zhǔn)確性。

本發(fā)明授權(quán)一種基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的復(fù)雜電網(wǎng)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)識(shí)別方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的復(fù)雜電網(wǎng)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)識(shí)別方法，其特征在于，采用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的深度雙Q網(wǎng)絡(luò)，以馬爾可夫視角構(gòu)建出一種交互式學(xué)習(xí)模式，通過智能體與復(fù)雜電網(wǎng)環(huán)境交互收集到的經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)對(duì)各個(gè)電網(wǎng)節(jié)點(diǎn)狀態(tài)的Q值進(jìn)行評(píng)估；然后利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)捕獲節(jié)點(diǎn)之間的數(shù)據(jù)時(shí)空分布特性與潛在特征，依據(jù)上下文動(dòng)作信息、獎(jiǎng)勵(lì)信息訓(xùn)練出適用于靜態(tài)電網(wǎng)環(huán)境的狀態(tài)動(dòng)作CNN卷積模型，找到電網(wǎng)中任意兩點(diǎn)間的最佳鏈路，將各節(jié)點(diǎn)在最佳鏈路上出現(xiàn)的頻率進(jìn)行統(tǒng)計(jì)以完成對(duì)電網(wǎng)全局關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)的排序，該方法包括以下步驟： 步驟1：對(duì)靜態(tài)復(fù)雜電網(wǎng)進(jìn)行抽象化預(yù)處理； 步驟2：對(duì)電網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)屬性和電氣工程物理特性數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理； 步驟3：使用高斯函數(shù)和主客觀加權(quán)法對(duì)獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)進(jìn)行設(shè)計(jì)； 步驟4：使用經(jīng)驗(yàn)池對(duì)智能體的探索過程進(jìn)行記錄，探索數(shù)據(jù)輸入雙重神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)迭代感知Q值； 步驟5：依據(jù)靜態(tài)電網(wǎng)規(guī)模設(shè)計(jì)合適的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，用于訓(xùn)練擬合不同狀態(tài)下的Q值； 步驟6：以節(jié)點(diǎn)Q值為標(biāo)準(zhǔn)衡量最優(yōu)鏈路，依據(jù)節(jié)點(diǎn)在最優(yōu)解集中出現(xiàn)的頻次輸出全局電網(wǎng)中不同重要性的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)。

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