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龙图腾网获悉国网安徽省电力有限公司电力科学研究院;安徽大学申请的专利一种基于Q学习的输电网停电检修调度优化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：CN119849797B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202411811370.3，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种基于Q学习的输电网停电检修调度优化方法是由汤伟;丁振桓;吕凯;蔡智臣;毛荀;徐斌;董王朝设计研发完成，并于2024-12-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于Q学习的输电网停电检修调度优化方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于Q学习的输电网停电检修调度优化方法，包括步骤通过获取电网原始拓扑文件生成甘特图，并确立强化学习的状态判断规则和目标函数；整合下属单位检修计划至甘特图，形成初始检修计划；利用Matlab内置潮流求解器计算初始潮流合集，评估电网运行状态；在智能体训练过程中，采用epsilon‑greedy方法选取检修动作，更新甘特图和拓扑文件，并通过贝尔曼方程更新Q值，以优化检修计划；训练完成后输出最终停电检修计划的甘特图。本发明将电网调度问题抽象为Q学习问题，通过合理约束和目标函数，利用Q学习算法优化停电调度，减轻调度人员工作强度，降低人才培养成本，提高调度效率和可靠性，解决电网调度关键技术难题。

本发明授权一种基于Q学习的输电网停电检修调度优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于Q学习的输电网停电检修调度优化方法，其特征在于：包括步骤： 通过获取电网原始拓扑文件生成对应甘特图，并确立当前智能体强化学习的状态判断规则和目标函数； 整合下属单位检修计划映射至所述甘特图，以形成初始检修计划； 利用matlab内置潮流求解器计算初始潮流合集，评估电网初始运行状态； 于智能体训练的双循环嵌套过程中，通过epsilon-greedy方法选取检修动作并更新甘特图和拓扑文件，并利用贝尔曼方程更新Q值，以优化检修计划并提高电网运行的安全性和效率； 待智能体训练完成后，输出最终停电检修计划所对应的甘特图，确保电网调度的高效率和可靠性； 其中，于智能体训练的双循环嵌套过程中，通过设置动作奖励值映射函数，根据初始潮流合集、停电计划潮流合集以及动作值映射规则计算奖励值reward，将运行状态覆盖至运行状态，再利用贝尔曼方程计算Q值； 动作奖励值映射函数公式为： 式中，PFm为经过智能体动作后的停电计划潮流合集，为当前潮流合集中节点电压的标幺值，为当前潮流合集中输电线路有功网损，为潮流合集中每天潮流收敛标志，值为1代表收敛，值为0代表不收敛； 计算奖励值reward公式为：； 利用贝尔曼方程计算Q值公式为： 式中，为执行当前动作后需要更新至Q表行对应动作索引的列，为学习率，为折扣因子，为在Q表行中有意义动作合集中的最大Q值。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人国网安徽省电力有限公司电力科学研究院;安徽大学，其通讯地址为：230000 安徽省合肥市经济技术开发区紫云路299号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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