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龙图腾网获悉国网福建省电力有限公司经济技术研究院;清华大学;国网福建省电力有限公司申请的专利一种基于安全强化学习的主动配电网实时调度方法及装置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：CN115714382B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202211470739.X，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权一种基于安全强化学习的主动配电网实时调度方法及装置是由杨旭;吴文传;王彬;蔺晨晖;孙峰洲;林毅;薛静玮设计研发完成，并于2022-11-23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主动配电网实时调度方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于安全强化学习的主动配电网实时调度方法及装置，属于电力系统运行控制技术领域。其中，所述方法包括：建立含分布式发电资源的主动配电网实时调度模型；将所述实时调度模型转化为带约束的马尔科夫决策过程模型；利用强化学习算法对所述带约束的马尔科夫决策过程模型进行训练，得到所述主动配电网实时调度的策略神经网络；利用所述策略神经网络输出所述主动配电网实时调度的最优策略，以实现所述主动配电网的实时调度。本发明可以在缺少主动配电网模型的情况下最大化主动配电网运行的经济性，同时满足主动配电网的安全约束，提升主动配电网运行的安全性，有较高的应用价值。

本发明授权一种基于安全强化学习的主动配电网实时调度方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于安全强化学习的主动配电网实时调度方法，其特征在于，包括： 建立含分布式发电资源的主动配电网实时调度模型； 将所述实时调度模型转化为带约束的马尔科夫决策过程模型； 利用强化学习算法对所述带约束的马尔科夫决策过程模型进行训练，得到所述主动配电网实时调度的策略神经网络； 利用所述策略神经网络输出所述主动配电网实时调度的最优策略，以实现所述主动配电网的实时调度； 其中，所述含分布式发电资源的主动配电网实时调度模型由目标函数和约束条件构成； 所述目标函数为主动配电网调度成本最小化； 所述约束条件包括：主动配电网的潮流约束、分布式发电资源约束和电压约束； 所述分布式发电资源包括：微型燃气轮机、分布式光伏和分布式储能； 所述目标函数表达式如下： 其中，T为调度周期的总时段数；Ck,mtt为t时段第k台微型燃气轮机的运行成本，Ck,est为t时段第k台分布式储能的运行成本；C0t为t时段主动配电网和上级电网交互的成本；Kmt为微型燃气轮机的数量，Kes为分布式储能的数量； 其中， 其中，为t时段第k台微型燃气轮机的有功出力；ρk,mt为第k台微型燃气轮机的成本系数； 其中，为t时段第k台分布式储能的有功出力，为第k台分布式储能的充电成本系数，为第k台分布式储能的放电成本系数； 其中，为t时段主动配电网与上级电网连接的关口节点处的有功功率，ρbuy为从上级电网购电的价格，ρsell为向上级电网售电的价格； 所述主动配电网的潮流约束为： 其中，令主动配电网为一个无向图G，该无向图中包含N个节点，每个节点分别对应主动配电网中一条母线；节点0为参考节点，即主动配电网与上级电网连接的关口节点；Pi和Qi分别为节点i的有功注入和无功注入，Vi为节点i的电压幅值；Gij为主动配电网节点导纳矩阵中第i行第j列的元素Yij的实部，Bij为主动配电网节点导纳矩阵中元素Yij的虚部；θij为节点i和节点j之间的电压相角差； 所述分布式发电资源约束，包括：微型燃气轮机约束、分布式光伏约束和分布式储能约束；其中， 微型燃气轮机约束： 其中，为t时段第k台微型燃气轮机的无功出力；和分别为第k台微型燃气轮机的有功出力上限和下限；和分别为第k台微型燃气轮机的无功出力上限和下限；和分别为第k台微型燃气轮机最大向上爬坡功率和最大向下爬坡功率； 分布式光伏约束： 其中，为t时段第k台分布式光伏的有功出力，为t时段第k台分布式光伏的无功出力，Sk,PV为第k台光伏发电设备的装机容量，KPV为分布式光伏的数量； 分布式储能约束： 其中，为t时段第k台分布式储能的无功出力；和分别为第k台分布式储能的有功出力上限和下限；和分别为第k台分布式储能设备的无功出力上限和下限；为第k台分布式储能在t时段的荷电状态；和分别为第k台分布式储能的电量上下限；Δt为每次充电或放电持续的时间；η为充放电的效率； 所述电压约束为： 其中，Vmin和Vmax分别为节点电压幅值的下限和上限。

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