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龙图腾网获悉中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司申请的专利基于改良DQN算法的光伏逆变器故障诊断方法、系统、装置及介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116401612B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310282846.8，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权基于改良DQN算法的光伏逆变器故障诊断方法、系统、装置及介质是由杨紫阳;李小翔;张燧;邸智;黄思皖;杨永前;王宝岳设计研发完成，并于2023-03-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改良DQN算法的光伏逆变器故障诊断方法、系统、装置及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于改良DQN算法的光伏逆变器故障诊断方法、系统、装置及介质，包括：基于采集的数据得到训练集、测试集和验证集，基于强化学习过程和训练集、测试集和验证集，不断优化DQN算法模型，在不影响甚至提升精度的前提下，对DQN算法的收敛速度方面提出改进，帮助应用或打算应用相关算法的项目提升效率，节省算力，节约成本。同时对DQN算法的泛化性方面提出改进，缩短此算法在实际应用时的调参时间，节省调试人员时间，进一步帮助应用单位减少成本。

本发明授权基于改良DQN算法的光伏逆变器故障诊断方法、系统、装置及介质在权利要求书中公布了：1.基于改良DQN算法的光伏逆变器故障诊断方法，其特征在于，包括： 步骤1：采集光伏逆变器的状态和环境数据，并对数据进行划分获取训练集、测试集和验证集； 步骤2：基于真实历史故障信息为目标，将训练集作为状态s从环境中输入至智能体中进行参数初始化，得到状态动作函数的权重系数； 步骤3：基于CNN模型对模型参数进行特征提取； 步骤4：基于所提取的特征和智能体中的动作集的动作a，获取包含权重系数的状态动作函数Qs，a； 步骤5：判断当前循环次数是否达到最大循环次数；若否，基于贪心策略选取的动作a所对应的状态动作函数Qs，a与真实历史故障信息，获取损失函数；并基于动作a获取奖励reward，且环境进行更新，并进入下一个状态S’，重复步骤2至步骤4；直至循环次数超过最大循环次数，或损失函数小于阈值；若是，终止循环，输出优化后模型，损失函数为： 其中，为强化学习常用超参数之一的学习率，为当前状态下的Q值，代表在当前时间点t此状态和动作下环境所对应的Q值；代表在当前时间点t环境所反馈的奖励；为强化学习超参数之一的衰减函数；为以当前时刻为基准的下一时刻中可能进行的所有动作和对应状态里Q值反馈最高的状态动作值函数值，为一个总的活动加权项，以在学习过程中的每一个状态对Q值进行正则化；是此优化DQN算法新增入的超参数，根据实际情况进行设置； 步骤6：基于验证集和测试集对优化后的模型进行处理，获取最优化的DQN模型； 步骤7：基于最优化的DQN模型，获取逆变器的故障数据。

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