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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利一种基于多智能体策略梯度的配电网电压调控方法及系统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：CN120016499B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202510458626.5，技术领域涉及：H02J3/12；该发明授权一种基于多智能体策略梯度的配电网电压调控方法及系统是由黄煜;张晨明;岳东;胡松林设计研发完成，并于2025-04-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多智能体策略梯度的配电网电压调控方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多智能体策略梯度的配电网电压调控方法及系统，方法包括：对光伏逆变器和储能设备建模获得智能体，智能体内配置有Actor‑Critic网络架构；获得智能体的本地观测特征，将本地观测特征输入至在线Actor网络获得当前执行动作；通过Critic网络对当前执行动作进行评价获得当前预测奖励；根据当前预测奖励实时更新在线Actor网络的权重；将各个智能体的当前执行动作输入至配电网电压控制模型获得系统奖励和配电网系统状态；根据系统奖励和配电网系统状态更新在线Critic网络的权重。本发明采用分布式多智能体协同优化，降低电压越限率和网络损耗，提高算法在复杂环境下的鲁棒性和适应性。

本发明授权一种基于多智能体策略梯度的配电网电压调控方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多智能体策略梯度的配电网电压调控方法，其特征在于，包括： 采用DistFlow潮流方程描述配电网络中节点间的有功功率和无功功率关系，建立配电网电压控制模型；所述配电网络中节点配置有光伏逆变器和或储能设备； 对光伏逆变器和储能设备建模获得智能体，智能体内配置有在线Actor网络和在线Critic网络； 获得各个智能体的本地观测特征，将本地观测特征输入至对应智能体内的在线Actor网络获得当前执行动作；通过在线Critic网络对当前执行动作进行评价获得当前预测奖励；根据当前预测奖励实时更新在线Actor网络的权重； 将各个智能体的当前执行动作输入至配电网电压控制模型获得系统奖励和配电网系统状态；所述智能体内还配置有目标Actor网络和目标Critic网络；所述目标Actor网络和在线Actor网络的初始权重参数相同，所述目标Critic网络和在线Critic网络的初始权重参数相同； 根据系统奖励和配电网系统状态更新所述在线Critic网络和目标Critic网络的权重，具体包括： 由配电网系统状态中获取各个智能体的下一时刻本地观测特征，将下一时刻本地观测特征输入所述目标Actor网络获得智能体下一时刻执行动作，将下一时刻的执行动作与下一时刻本地观测特征输入至目标Critic网络获得未来预测奖励； 根据未来预测奖励和系统奖励计算目标奖励，由目标奖励和当前预测奖励计算预测误差，根据预测误差按照预设的噪声分布进行采样获得奖励噪声，将奖励噪声添加至系统奖励获得系统实际奖励； 将未来预测奖励、当前预测奖励进行离散概率分布转换获得未来预测奖励概率分布以及当前预测奖励概率分布； 根据配电网络电压调控累计H次的系统实际奖励、未来预测奖励概率分布以及当前预测奖励概率分布计算在线Critic网络的训练损失值；根据在线Critic网络的训练损失值更新在线Critic网络的权重参数； 每间隔设定时间将在线Actor网络的权重参数赋予所述目标Actor网络，将在线Critic网络的权重参数赋予所述目标Critic网络。

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