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龙图腾网获悉广州水沐青华科技有限公司申请的专利一种基于深度强化学习的电网故障预案生成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：CN120454057B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202510927044.7，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权一种基于深度强化学习的电网故障预案生成方法及系统是由孙立明;董凯元;王文超设计研发完成，并于2025-07-07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电网故障预案生成方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度强化学习的电网故障预案生成方法及系统，涉及电力系统主网运行调度技术领域，用于解决传统的电网故障预案生成方法导致电网在复杂运行环境中表现出适应性不足的技术问题。方法包括当需要生成故障电网的目标电网故障恢复方案时，构建电力系统故障预案模型；对电力系统故障预案模型进行转换，生成马尔可夫决策过程模型；采用电力网络仿真工具对故障电网进行模拟预运行，生成故障电网的基准状态；采用双重深度强化学习Q网络根据故障电网的基准状态对马尔可夫决策过程模型进行求解，生成故障电网的目标电网故障恢复方案。

本发明授权一种基于深度强化学习的电网故障预案生成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电网故障预案生成方法，其特征在于，包括： 响应生成请求，构建电力系统故障预案模型； 对所述电力系统故障预案模型进行转换，生成马尔可夫决策过程模型； 采用电力网络仿真工具对故障电网进行模拟预运行，生成所述故障电网的基准状态； 采用双重深度强化学习Q网络根据故障电网的基准状态对所述马尔可夫决策过程模型进行求解，生成所述故障电网的目标电网故障恢复方案； 所述采用双重深度强化学习Q网络根据故障电网的基准状态对所述马尔可夫决策过程模型进行求解，生成所述故障电网的目标电网故障恢复方案，包括： 判断所述基准状态是否满足预置风险条件； 若满足，采用所述双重深度强化学习Q网络中的目标策略网络根据所述基准状态，生成多个动作； 通过所述双重深度强化学习Q网络中的目标评估网络分别对各所述动作进行评估，输出各所述动作对应的评估值； 对各所述动作对应的评估值进行降序排序，并将处于前预置第一数量位的评估值对应的动作作为中间动作； 采用所述马尔可夫决策过程模型中的奖励函数根据多个所述中间动作，计算各所述中间动作对应的奖励值； 选取最大的奖励值对应的中间动作作为当前时间步的目标动作； 基于所述当前时间步的目标动作，生成所述故障电网的当前运行状态，并实时统计当前时间步； 判断所述当前运行状态是否满足所述预置风险条件和所述当前时间步是否达到预置时间步； 若所述当前运行状态不满足所述预置风险条件或所述当前时间步达到所述预置时间步，则根据所述当前时间步的目标动作、多个历史时间步的目标动作，生成所述故障电网的目标电网故障恢复方案； 所述电力系统故障预案模型对应的目标函数，具体为： ； ； ； 其中，-分别为各项评价指标的权重，表示节点负荷损失；表示发电机出力调整；为0-1变量，表示备用线路在t时刻的状态，其中，=1为备用线路在t时刻的状态为投运，=0为备用线路在t时刻的状态为断开，为备用线路在t-1时刻的状态；M为系统中备用设备的数量；、分别为负荷节点、发电机节点的集合；与分别为故障预案动作前后负荷节点i的有功负荷；与分别为发电机节点在故障预案动作前后的出力大小。

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