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龙图腾网获悉香港中文大学(深圳)申请的专利基于深度强化学习的配电系统动态重构方法及计算机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：CN119696072B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202411867272.1，技术领域涉及：H02J3/48；该发明授权基于深度强化学习的配电系统动态重构方法及计算机装置是由雷顺波;徐铭泽;马成;吴炜民;王俊;侯云鹤设计研发完成，并于2024-12-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度强化学习的配电系统动态重构方法及计算机装置在说明书摘要公布了：本发明涉及配电系统恢复领域，具体涉及一种基于深度强化学习的配电系统动态重构方法及计算机装置，实现了配电系统运营商能够根据配电系统当前状态做出实时决策，极大地提高了提高配电系统的弹性。方法包括：将配电系统的整个恢复过程建模为马尔可夫决策过程，该决策过程使用深度强化学习模型进行求解；在配电系统的整个恢复过程中加入冷负荷冲击约束、潮流约束、放射状拓扑约束以及频率响应约束；对配电系统的整个恢复过程进行优化；采用融合物理信息神经网络的深度强化学习模型进行参数更新优化；对深度强化学习模型进行训练；根据训练完成的深度强化学习模型进行配电系统的动态重构与序贯恢复。本发明适用于配电系统恢复。

本发明授权基于深度强化学习的配电系统动态重构方法及计算机装置在权利要求书中公布了：1.基于深度强化学习的配电系统动态重构方法，其特征在于，包括： S1、将配电系统的整个恢复过程建模为马尔可夫决策过程，该决策过程使用深度强化学习模型进行求解； S2、在配电系统的整个恢复过程中加入冷负荷冲击约束、潮流约束、放射状拓扑约束以及频率响应约束； 冷负荷冲击约束如下： ，； 其中和分别是恒温负荷在冷负荷冲击的影响下最大的偏移系数与正常的偏移系数，表示恢复操作的总时段数，表示负荷总数，为冷负荷冲击现象的衰退率，为负荷开始充电到获得多样性的时间段；为负荷开始获得多样性到时刻的时间段，表示为： ； 则负荷在恢复时的有功需求与无功需求分别为： ，； ，； 其中，为二元变量，表示负荷的充电状态，与分别按照公式进行计算，分别表示有功功率与无功功率在t时刻与t-1时刻的差值，与分别表示负荷d的额定有功功率与无功功率； 放射状拓扑约束如下： 其中，描述了配电系统所有可能的树状拓扑集合，表示开关的开合状态，表示配电系统的节点数量，表示树状结构的根节点数量，表示从节点i流向节点j虚拟流的流量，表示从节点j流向节点i虚拟流的流量，M为一个实数，表示联通的边的集合； 频率响应约束如下： 频率响应约束表示配电系统在每一步所恢复的负荷受到所有机组频率响应约束的限制，表示系统频率响应控制系数，表示有功发电机g在t时刻的出力情况； S3、对配电系统的整个恢复过程进行优化； S4、采用融合物理信息神经网络的深度强化学习模型进行参数更新优化； S5、对深度强化学习模型进行训练； S6、根据训练完成的深度强化学习模型进行配电系统的动态重构与序贯恢复。

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