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龙图腾网获悉乌拉特中旗协合风力发电有限公司申请的专利一种基于强化学习的偏航桨距复合控制参数自寻优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：CN120100629B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202510362964.9，技术领域涉及：F03D7/04；该发明授权一种基于强化学习的偏航桨距复合控制参数自寻优方法是由肖盛忠;李玮;赵红波设计研发完成，并于2025-03-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于强化学习的偏航桨距复合控制参数自寻优方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于强化学习的偏航桨距复合控制参数自寻优方法，旨在优化风力发电机组的控制策略；通过构建因果图并量化因果关系中的因果强度，为控制策略提供物理可解释性；根据设计的因果干预奖励机制，基于强化学习的方式通过奖励优化控制决策，并结合因果图对决策规则进行反向追踪，从而实现控制参数的自寻优；本发明方法能够有效提升风力发电机组的动态响应性能，解决传统控制策略存在的局部最优问题，并增强系统的适应性和鲁棒性。

本发明授权一种基于强化学习的偏航桨距复合控制参数自寻优方法在权利要求书中公布了：1.一种基于强化学习的偏航桨距复合控制参数自寻优方法，其特征在于，包括： 获取风力发电机组的历史运行数据，根据所述历史运行数据构建因果关系，并基于约束型因果发现算法，量化所述因果关系中的因果强度，生成带强弱标记的因果图； 获取风力发电机组的实时运行数据，基于强化学习方法，设计因果干预奖励机制，并将所述因果干预奖励机制转换为可解释的决策规则； 所述获取风力发电机组的实时运行数据，基于强化学习方法，设计因果干预奖励机制，包括： 将获取的风力发电机组的实时运行数据作为强化学习的环境状态输入，构建动态因果奖励函数和延迟因果效应补偿； 所述构建动态因果奖励函数和延迟因果效应补偿，包括： 计算实时运行数据与历史运行数据的偏差，提取所述带强弱标记的因果图预测的数据动作变化方向，计算奖励值； 设置滑动窗口，若所述因果图预测的数据动作变化方向呈现上升趋势，则增加所述奖励值，若所述因果图预测的数据动作变化方向不发生改变或呈现下降趋势，则不改变所述奖励值； 将所述因果干预奖励机制转换为可解释的决策规则，包括： 根据带强弱标记的因果图，计算因果图中每个变量的重要性，并按照每个变量的重要性进行排序，以排序后各变量的重要性，构建决策树； 结合所述因果图，对所述决策规则进行反向追踪，以决策规则的追踪结果更新所述因果图，从而实现对风力发电机组偏航桨距复合控制参数的自动寻优。

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乌拉特中旗协合风力发电有限公司，其通讯地址为：015000 内蒙古自治区巴彦淖尔市乌拉特中旗川井镇；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”。