浙江大学谢磊获国家专利权
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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利基于代理模型虚实迁移的有机朗肯循环强化学习控制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：CN115329980B 。
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：202210920655.5，技术领域涉及：G06N3/092；该发明授权基于代理模型虚实迁移的有机朗肯循环强化学习控制方法是由谢磊;罗杨杨;林润泽;苏宏业设计研发完成，并于2022-08-02向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于代理模型虚实迁移的有机朗肯循环强化学习控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于代理模型虚实迁移的有机朗肯循环强化学习控制方法，包括：1在余热工况存在扰动的情况下，每隔一段时间改变有机朗肯循环系统的设定值，采集历史积累的闭环运行数据；2利用采集的数据训练系统动力学模型，将其作为有机朗肯循环系统的代理模型；3利用代理模型构建强化学习预训练的虚拟仿真环境，在一个强化学习episode内设置多个设定值并加入时变的余热扰动，训练强化学习智能体；4将强化学习智能体的结构和参数迁移到实际有机朗肯循环控制系统，并进行微调和继续训练；5将强化学习智能体用于实际有机朗肯循环系统的过程控制。利用本发明，可以大幅提升训练效率，有效解决系统响应慢、计算耗时的问题。
本发明授权基于代理模型虚实迁移的有机朗肯循环强化学习控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于代理模型虚实迁移的有机朗肯循环强化学习控制方法，其特征在于，包括： 1在余热工况存在扰动的情况下，每隔一段时间改变有机朗肯循环系统的设定值，采集历史积累的闭环运行数据； 2利用采集得到的闭环运行数据训练基于神经网络预测的系统动力学模型，将其作为有机朗肯循环系统的代理模型，验证在闭环控制下代理模型与实际系统的准确性和一致性；若代理模型符合要求则执行步骤3，否则重复步骤2； 3利用代理模型构建强化学习预训练的虚拟仿真环境，在一个强化学习episode内设置多个设定值并加入时变的余热扰动，训练强化学习智能体以控制代理模型；若训练效果达到预设条件则执行步骤4，否则重复步骤3； 4将在虚拟仿真环境中预训练的强化学习智能体的结构和参数迁移到实际有机朗肯循环控制系统，并进行微调和继续训练，直至在实际系统上达到理想的控制效果； 5将训练好的强化学习智能体用于实际有机朗肯循环系统的过程控制。
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