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龙图腾网获悉国网浙江省电力有限公司杭州供电公司申请的专利一种基于深度强化学习的配电网调度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：CN120317637B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202510787935.7，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种基于深度强化学习的配电网调度方法及系统是由陈益芳;樊立波;孙智卿;韩荣杰;屠永伟;方响;来益博;王亿;宣羿;王奇锋;蒋建;陈元中;万燕珍设计研发完成，并于2025-06-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度强化学习的配电网调度方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及配电网技术领域，公开了一种基于深度强化学习的配电网调度方法及系统，该方法包括：对目标配电网聚类分区得到若干配电网子区域；对运行状态监测数据进行数值运算得到对应配电网子区域的状态向量；分别对预构建的第一深度强化学习模型进行训练得到对应配电网子区域的第二深度强化学习模型；对每一第二深度强化学习模型分别进行评估得到对应第二深度强化学习模型的评估结果；根据全局聚合参数分别对每一第二深度强化学习模型进行更新得到对应配电网子区域的第三深度强化学习模型；将每一实时状态向量输入至对应第三深度强化学习模型进行策略映射得到每一配电网子区域的调度策略。本发明实现了配电网调度可靠性与实时性的双重提升。

本发明授权一种基于深度强化学习的配电网调度方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度强化学习的配电网调度方法，其特征在于，包括： 获取目标配电网的历史故障分布数据和区域负荷峰值数据，并基于所述历史故障分布数据和所述区域负荷峰值数据对所述目标配电网聚类分区得到若干配电网子区域； 获取每一所述配电网子区域的运行状态监测数据，并对所述运行状态监测数据进行数值运算得到对应所述配电网子区域的状态向量； 基于每一所述状态向量分别对预构建的第一深度强化学习模型进行训练得到对应所述配电网子区域的第二深度强化学习模型； 基于预构建的验证数据集对每一所述第二深度强化学习模型分别进行评估得到对应所述第二深度强化学习模型的评估结果； 基于每一所述评估结果对每一所述第二深度强化学习模型进行参数聚合得到全局聚合参数，并根据所述全局聚合参数分别对每一所述第二深度强化学习模型进行更新得到对应所述配电网子区域的第三深度强化学习模型； 获取每一所述配电网子区域的实时状态向量，并将每一所述实时状态向量输入至对应所述第三深度强化学习模型进行策略映射得到每一所述配电网子区域的调度策略； 所述获取目标配电网的历史故障分布数据和区域负荷峰值数据，并基于所述历史故障分布数据和所述区域负荷峰值数据对所述目标配电网聚类分区得到若干配电网子区域，包括： 获取目标配电网的历史故障分布数据，并对所述历史故障分布数据进行计算得到故障分布密度指数； 获取所述目标配电网的区域负荷峰值数据，并对所述区域负荷峰值数据进行计算得到偏移特性参数； 基于所述故障分布密度指数，结合所述目标配电网的拓扑分区约束对所述目标配电网进行聚类得到初始分区结果； 基于所述偏移特性参数对所述初始分区结果进行修正，得到若干配电网子区域； 所述基于预构建的验证数据集对每一所述第二深度强化学习模型分别进行评估得到对应所述第二深度强化学习模型的评估结果，包括： 基于生成对抗网络构建包含目标配电网极端场景的验证数据集； 对所述验证数据集进行状态向量有效性评估，得到每一所述第二深度强化学习模型的第一评估结果； 基于所述验证数据集对每一所述第二深度强化学习模型分别进行动作响应动态评估，得到对应所述第二深度强化学习模型的第二评估结果； 对每一所述第一评估结果和每一所述第二评估结果进行加权融合，得到对应所述第二深度强化学习模型的评估结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人国网浙江省电力有限公司杭州供电公司，其通讯地址为：310000 浙江省杭州市上城区解放东路59号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。