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龙图腾网获悉国网江苏省电力有限公司;国网江苏省电力有限公司扬州供电分公司申请的专利一种基于安全强化学习的直流输电虚拟惯量调节方法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：CN119813330B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202411945867.4，技术领域涉及：H02J3/36；该发明授权一种基于安全强化学习的直流输电虚拟惯量调节方法是由李海峰;王之伟;薛恒宇;金涛;徐贤设计研发完成，并于2024-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于安全强化学习的直流输电虚拟惯量调节方法在说明书摘要公布了：本发明涉及电力系统领域，尤其涉及一种基于安全强化学习的直流输电虚拟惯量调节方法。包括以下步骤：1、根据系统中惯量可调LCC‑HVDC与VSC‑HVDC的控制逻辑，确定控制逻辑中虚拟惯量参数；2、评估系统内的同步机惯量、异步电动机惯量、新能源和储能的惯量，获得当前系统惯量；3、基于步骤1和2，面向区域电网多馈入直流惯量控制的约束马尔科夫决策过程，包括动作、状态、收益、环境和决策约束；4、基于步骤3，采用多智能体方法进行训练，各个智能体相互博弈，直至获得最优决策智能体，用于在线决策。本发明提高传统强化学习的训练速度，在保证安全的前提下，优化电力系统的虚拟惯量响应。

本发明授权一种基于安全强化学习的直流输电虚拟惯量调节方法在权利要求书中公布了：1.一种基于安全强化学习的直流输电虚拟惯量调节方法，其特征在于，包括以下步骤： 1、根据系统中惯量可调LCC-HVDC与VSC-HVDC的控制逻辑，确定控制逻辑中虚拟惯量参数； 2、评估系统内的同步机惯量、异步电动机惯量、新能源和储能的惯量，获得当前系统惯量； 3、基于步骤1和2，面向区域电网多馈入直流惯量控制的约束马尔科夫决策过程，包括动作、状态、收益、环境和决策约束； 4、基于步骤3，采用多智能体方法进行训练，各个智能体相互博弈，直至获得最优决策智能体，用于在线决策； 步骤2中， 1同步机惯量Hsyn表示为： 式中，Esyn为同步机额定转速时转子的储能，Ssyn为额定容量，J为同步机转子的转动惯量，ω0m为同步机额定转速； 2异步电动机惯量Hasy表示为： 式中，K1、K2、K3为异步电机控制参数，Ham为异步电机转子的转动惯量； 3新能源和储能的惯量表示为： 其中，Ere为新能源惯量响应的等效转子动能，Hi为惯性控制系数大小的一半，L为新能源机组集合；Sre,i为系统中第i个新能源的容量； 当前系统惯量Hsys表示为： 其中，Ek为所有机组动能之和，Stotal为所有机组容量之和，G为同步机的集合，Sasy为异步机容量之和，Hsyn,i和Ssyn,i分别为系统中第i个同步机的惯量与容量；Hre,i为系统中第i个新能源设备的惯量；Hasy,i为系统中第i个异步机的惯量；Sre为系统中新能源机组的总容量，Ki为i母线异步电机负载比例，Li为i母线总负载，α为异步机动能释放相关系数。

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