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龍圖騰網獲悉廣西大學申請的專利一種電力系統的雙閉環分解預測分數階強化學習發電控制方法、裝置、計算機設備和介質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：CN120357556B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-26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：202510813853.5，技術領域涉及：H02J3/46；該發明授權一種電力系統的雙閉環分解預測分數階強化學習發電控制方法、裝置、計算機設備和介質是由殷林飛;鄧銘旺設計研發完成，并于2025-06-18向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種電力系統的雙閉環分解預測分數階強化學習發電控制方法、裝置、計算機設備和介質在說明書摘要公布了：本發明提出一種電力系統的雙閉環分解預測分數階強化學習發電控制方法、裝置、計算機設備和介質，該方法的控制框架包含一個外環和一個內環，將電力系統頻率偏差作為外環的輸入，首先采用完備自適應噪聲完備集合經驗模態分解方法對頻率偏差進行模態分解；其次引入Transformer模型對分解后的信號進行預測；隨后基于k均值聚類實現信號的分類；最后通過分數階比例積分微分與Qλ學習的協同作用，輸出電力系統機組的外環發電指令并作為內環的輸入；內環采用分數階比例積分微分方法進行學習跟隨并輸出電力系統機組的內環發電指令。所提方法能解決新型電力系統中發電控制不確定性問題，減小頻率偏差，提高控制精度和系統魯棒性。

本發明授權一種電力系統的雙閉環分解預測分數階強化學習發電控制方法、裝置、計算機設備和介質在權利要求書中公布了：1.一種電力系統的雙閉環分解預測分數階強化學習發電控制方法，其特征在于，所述方法包括： 運用完備自適應噪聲完備集合經驗模態分解方法對一段時間內的電力系統的頻率偏差序列進行分解，得到本征模態分量和殘差分量，將本征模態分量輸入到Transformer模型進行預測，得到Transformer模型預測的未來本征模態分量預測值，采用k均值聚類對得到的Transformer模型預測的未來本征模態分量預測值進行聚類，設定k均值聚類的類別為2類，求和值大的聚類中的Transformer模型預測的未來本征模態分量預測值的和記為大波動信號，求和值小的聚類中的Transformer模型預測的未來本征模態分量預測值的和記為小波動信號； 采用Qλ學習方法對得到的大波動信號進行強化學習，得到Qλ學習方法的輸出控制動作，Qλ學習方法中，狀態與動作對應的Q值更新為： ，為t+1時刻的狀態，即t+1時刻的大波動信號；為t時刻的狀態；為t時刻的動作，即t時刻的Qλ學習方法的輸出控制動作；為折扣因子；為t+1時刻獲得的獎勵，為；為下一個狀態的所有可能動作的Q值的最大值；為學習率；為狀態與動作對應的Q值；為在狀態和動作下的資格跡因子； 采用外環分數階比例積分微分方法對得到的小波動信號進行跟隨控制，得到外環分數階比例積分微分方法的輸出控制動作； 將Qλ學習方法的輸出控制動作和外環分數階比例積分微分方法的輸出控制動作相加，得到當前時刻電力系統機組的外環發電指令； 將當前時刻電力系統機組的外環發電指令減上一時刻電力系統機組的內環發電指令，然后經過內環分數階比例積分微分方法，得到當前時刻電力系統機組的內環發電指令。

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廣西大學，其通訊地址為：530004 廣西壯族自治區南寧市西鄉塘區大學東路100號廣西大學電氣工程學院812；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”。