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龙图腾网获悉广西大学申请的专利一种电力系统的双闭环分解预测分数阶强化学习发电控制方法、装置、计算机设备和介质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：CN120357556B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202510813853.5，技术领域涉及：H02J3/46；该发明授权一种电力系统的双闭环分解预测分数阶强化学习发电控制方法、装置、计算机设备和介质是由殷林飞;邓铭旺设计研发完成，并于2025-06-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种电力系统的双闭环分解预测分数阶强化学习发电控制方法、装置、计算机设备和介质在说明书摘要公布了：本发明提出一种电力系统的双闭环分解预测分数阶强化学习发电控制方法、装置、计算机设备和介质，该方法的控制框架包含一个外环和一个内环，将电力系统频率偏差作为外环的输入，首先采用完备自适应噪声完备集合经验模态分解方法对频率偏差进行模态分解；其次引入Transformer模型对分解后的信号进行预测；随后基于k均值聚类实现信号的分类；最后通过分数阶比例积分微分与Qλ学习的协同作用，输出电力系统机组的外环发电指令并作为内环的输入；内环采用分数阶比例积分微分方法进行学习跟随并输出电力系统机组的内环发电指令。所提方法能解决新型电力系统中发电控制不确定性问题，减小频率偏差，提高控制精度和系统鲁棒性。

本发明授权一种电力系统的双闭环分解预测分数阶强化学习发电控制方法、装置、计算机设备和介质在权利要求书中公布了：1.一种电力系统的双闭环分解预测分数阶强化学习发电控制方法，其特征在于，所述方法包括： 运用完备自适应噪声完备集合经验模态分解方法对一段时间内的电力系统的频率偏差序列进行分解，得到本征模态分量和残差分量，将本征模态分量输入到Transformer模型进行预测，得到Transformer模型预测的未来本征模态分量预测值，采用k均值聚类对得到的Transformer模型预测的未来本征模态分量预测值进行聚类，设定k均值聚类的类别为2类，求和值大的聚类中的Transformer模型预测的未来本征模态分量预测值的和记为大波动信号，求和值小的聚类中的Transformer模型预测的未来本征模态分量预测值的和记为小波动信号； 采用Qλ学习方法对得到的大波动信号进行强化学习，得到Qλ学习方法的输出控制动作，Qλ学习方法中，状态与动作对应的Q值更新为： ，为t+1时刻的状态，即t+1时刻的大波动信号；为t时刻的状态；为t时刻的动作，即t时刻的Qλ学习方法的输出控制动作；为折扣因子；为t+1时刻获得的奖励，为；为下一个状态的所有可能动作的Q值的最大值；为学习率；为状态与动作对应的Q值；为在状态和动作下的资格迹因子； 采用外环分数阶比例积分微分方法对得到的小波动信号进行跟随控制，得到外环分数阶比例积分微分方法的输出控制动作； 将Qλ学习方法的输出控制动作和外环分数阶比例积分微分方法的输出控制动作相加，得到当前时刻电力系统机组的外环发电指令； 将当前时刻电力系统机组的外环发电指令减上一时刻电力系统机组的内环发电指令，然后经过内环分数阶比例积分微分方法，得到当前时刻电力系统机组的内环发电指令。

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