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龙图腾网获悉东南大学;国网江苏省电力有限公司淮安供电分公司申请的专利一种基于改进模仿学习的非实时观测有源配电网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：CN115563882B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202211331534.3，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于改进模仿学习的非实时观测有源配电网优化方法是由窦晓波;张科鑫;李炜祺;戴欣;余航;徐晓春;李佑伟设计研发完成，并于2022-10-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进模仿学习的非实时观测有源配电网优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于改进模仿学习的非实时观测有源配电网优化方法，涉及配电网优化技术领域。本发明首先根据配电网完整的历史数据，采用粒子群优化算法，对配电网的历史断面数据进行优化，获得对应历史断面的优化指令，构建最优指令库；然后，构建配电网优化的生成对抗网络模型；之后，对构建好的生成对抗网络模型进行训练，将历史断面数据输入生成器，生成优化指令，将生成指令和最优指令及其标签输入判别器，对判别器进行训练，实现对指令优秀与否的判定，将判别器对生成指令的判定结果反馈给生成器，对生成器进行反向更新，最终达到纳什均衡状态，完成训练；最后，在线应用时，将实时可以获得的量测数据输入生成对抗网络模型，输出对应的优化指令。

本发明授权一种基于改进模仿学习的非实时观测有源配电网优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进模仿学习的非实时观测有源配电网优化方法，其特征在于，具体如下； 获取电压越限状态、网损升高状态和正常运行状态下的历史断面数据，采用自适应粒子群优化，以电压不越限为约束，以网损最低为目标，获得优化指令，并基于获得的多个优化指令构建配电网优化最优指令库； 构建基于模仿学习的有源配电网优化模型，生成器的输入为量测数据，输出为优化指令，判别器的输入为量测数据和优化指令，输出为判定此优化指令是否为此配电网运行状态下的最优指令，最终得到能够输出优化指令的有源配电网优化模型； 对构建的基于模仿学习的有源配电网优化模型进行训练，在获取的历史断面数据中调用实时可观测的数据，同时从构建的最优指令库中采样对应最优指令，将两个采样数据输入上述有源配电网优化模型中生成对抗网络训练，直至迭代训练到最优状态，有源配电网优化模型训练完成； 对训练好的基于模仿学习的有源配电网优化模型进行在线应用，将获得的实时量测数据输入训练完成的有源配电网优化模型中，得到对应的优化指令，即可对有源配电网进行优化； 构建基于模仿学习的有源配电网优化模型，具体步骤如下： 构建输入信息格式，将实时状态下可获得的配电网量测数据及从获得的历史断面数据中调用实时可观测的数据输入模型，定义输入为观测状态： 其中，表示节点的有功注入，表示节点的无功注入，表示节点的电压，下标表示实时状态下可获得的节点编号； 定义模型输出为可控设备的有功无功调节量，包括储能的有功功率以及光伏逆变器发出的无功功率，定义输出为调节指令： 其中为储能吸收有功功率的调节量，下标为调节储能的编号，为光伏逆变器发出无功功率的调节量，下标为调节光伏的编号； 构建基于生成对抗网络的模仿学习优化模型，包括生成器与判别器两个部分： 生成器采用神经网络，输入为观测状态，输出为调节指令，生成器用表示，表达式如下： 生成器的神经元个数以2的倍数提高或者缩减，在精度接近的情况下，选择较小的神经元个数，从激活函数库中选择ReLu函数作为激活函数； 判别器也采用与生成器类似神经网络，输入为观测状态以及调节指令，输出为判定指令为最优指令的概率，判别器用表示表达式如下： 判别器与生成器结构基本对称，不同点在于判别器网络的激活函数替换成LeakyReLu激活函数； 构建模型的损失函数及目标函数，对生成器和判别器进行优化，使得最终得到能够输出合适优化指令的模型： 其中，判别器的损失函数设计为： 式中，表示期望分布，表示从最优指令库中采样的最优指令； 生成器的损失函数设计为： 博弈过程中的目标函数为： 目标表示，生成器试图生成接近最优指令规律的调控指令，从而使得判别器无法辨识数据是否为最优指令，训练结束后生成器将获得配电网不同状态下最优指令的规律； 为获得最优指令的分配规律，采用Wasserstein距离衡量目标函数，具体训练时的Wasserstein距离定义为： 式中，是以和为边缘分布的联合概率分布的集合，为期望的下确界； 在生成对抗模仿学习中，需要对公式进行对偶，将目标函数修正为： 其中，为原目标函数中，为原函数中。

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