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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种潮流能发电系统的发电质量智能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：CN119582363B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202411721610.0，技术领域涉及：H02J3/48；该发明授权一种潮流能发电系统的发电质量智能控制方法是由张大海;宋轩昂;黄艇;冯博;孙志伟;钱鹏设计研发完成，并于2024-11-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种潮流能发电系统的发电质量智能控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种潮流能发电系统的发电质量智能控制方法。构建基于优化学习参数的深度确定性策略梯度算法，将潮流能发电系统的状态空间通过算法进行处理并更新算法的网络参数，处理后获得系统动作；判断当前状态空间的终止状态，并实时通过优化学习参数对系统动作进行发电质量智能控制。本发明方法通过深度强化学习实现对潮流能发电系统的发电电压和频率的实时优化控制，能够有效引导学习过程，实时调整收敛到最佳控制策略，并应用于实际潮流能发电系统，以适应潮流流速的变化，适应复杂的海洋环境和潮流变化，增强系统的鲁棒性，确保输出的发电电压和频率符合电网要求，确保在动态环境下发电质量的稳定性并提升整体性能。

本发明授权一种潮流能发电系统的发电质量智能控制方法在权利要求书中公布了：1.一种潮流能发电系统的发电质量智能控制方法，其特征在于，包括： 步骤1构建基于优化学习参数的深度确定性策略梯度DDPG算法； 步骤2将潮流能发电系统的发电电压、频率和功率构建为状态空间并通过深度确定性策略梯度DDPG算法进行处理并更新深度确定性策略梯度DDPG算法的网络参数，处理后获得潮流能发电系统的动作； 步骤3判断当前潮流能发电系统的状态空间是否达到终止状态，若否则将潮流能发电系统的状态空间输入网络参数更新后的深度确定性策略梯度DDPG算法并重复步骤2-3，直至潮流能发电系统的状态空间达到终止状态，通过当前的深度确定性策略梯度DDPG算法获得的动作对潮流能发电系统进行实时控制，然后实时通过优化学习参数对潮流能发电系统的动作进行发电质量智能控制； 所述的步骤1中，优化学习参数具体如下： 其中，和分别为潮流能发电系统的发电电压的平均绝对误差和标准差的权重系数，和分别为潮流能发电系统的发电频率的平均绝对误差和标准差的权重系数，和分别为潮流能发电系统的发电功率的平均绝对误差和标准差的权重系数，和分别为在n个时间步内深度确定性策略梯度DDPG算法的t-n时刻的奖励和当前t时刻的奖励之间的奖励变化量，分别为奖励变化量的权重系数； 所述的深度确定性策略梯度DDPG算法的当前t时刻的奖励具体如下： 其中，和分别为当前t时刻的潮流能发电系统的发电电压及其目标值，和分别为当前t时刻的潮流能发电系统的发电频率及其目标值，和分别为当前t时刻的潮流能发电系统的发电功率及其目标值，、和分别为潮流能发电系统的发电电压、频率和功率的权重系数； 所述的步骤3中，实时通过优化学习参数对潮流能发电系统的动作进行发电质量智能控制，具体为当优化学习参数超过预设参数阈值时，则将潮流能发电系统的当前状态空间输入网络参数更新后的深度确定性策略梯度DDPG算法并重复步骤2-3，直至优化学习参数不超过预设参数阈值，从而通过当前的动作对潮流能发电系统进行发电质量智能控制。

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