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龙图腾网获悉无锡广盈集团有限公司申请的专利一种自适应调节有功下垂系数的并联逆变器控制方法及系统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：CN119496211B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202411406959.5，技术领域涉及：H02J3/48；该发明授权一种自适应调节有功下垂系数的并联逆变器控制方法及系统是由许震;言文;杨薇;糜松;袁刚;陈仲华设计研发完成，并于2024-10-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种自适应调节有功下垂系数的并联逆变器控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种自适应调节有功下垂系数的并联逆变器控制方法，包括以下步骤：步骤1：系统架构设计并联逆变器网络：建立多个并联逆变器，形成分布式发电系统，每个逆变器配备控制器和通信模块；区块链网络建立：创建一个私有区块链网络，所有逆变器作为节点加入区块链，配置区块链网络以支持智能合约和分布式账本功能；步骤2：数据采集与处理物联网传感器集成：在每个逆变器上部署物联网传感器，实时采集电压、电流、功率、频率运行数据。本发明能够实时监控系统的运行状态，及时检测和隔离故障逆变器，并调整其他逆变器的运行参数，保证系统在故障情况下仍能持续稳定运行，并在故障后迅速恢复到最佳运行状态。

本发明授权一种自适应调节有功下垂系数的并联逆变器控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种自适应调节有功下垂系数的并联逆变器控制方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤1：系统架构设计 并联逆变器网络：建立多个并联逆变器，形成分布式发电系统，每个逆变器配备控制器和通信模块； 区块链网络建立：创建一个私有区块链网络，所有逆变器作为节点加入区块链，配置区块链网络以支持智能合约和分布式账本功能； 步骤2：数据采集与处理 物联网传感器集成：在每个逆变器上部署物联网传感器，实时采集电压、电流、功率、频率运行数据，使用边缘计算设备处理传感器数据，初步筛选和过滤噪声； 系统性能反馈：建立数据反馈机制，将处理后的数据发送至控制器和区块链网络中； 步骤3：强化学习模型开发 模型构建：构建一个强化学习模型，输入为逆变器的运行数据；输出为调整后的有功下垂系数； 奖励函数设计： 设计奖励函数，激励模型保持电压和频率稳定，同时实现负载均衡； 模型训练与优化： 使用历史运行数据和仿真数据训练强化学习模型，不断优化模型参数； 定期进行模型再训练，适应新环境和新负载条件； 其中强化学习模型包括： 状态：系统的当前状态，包括逆变器的运行数据，电压、电流、频率和负载； 动作：系统采取的动作，调整有功下垂系数； 奖励：系统采取某动作后所获得的反馈，用于衡量动作的好坏； 策略：决定系统在某一状态下选择某一动作的策略； 值函数：评价某一状态或状态-动作对的好坏； 其中，状态表示： 状态用向量表示，包括逆变器的关键运行数据：表示电压，表示电流，表示频率，表示负载； 动作空间：动作是调整有功下垂系数的值：，其中为有功下垂系数的增量或减量； 奖励函数：奖励函数设计为： ， 其中：，，，为权重系数，根据实际应用进行调节； 表示电压偏差，定义为目标电压与实际电压的差值； 表示频率偏差，定义为目标频率与实际频率的差值； 表示负载不平衡度； 策略和值函数：使用DQN算法作为强化学习算法，DQN通过深度神经网络近似值函数，其中是神经网络的参数； 步骤4：区块链去中心化控制 数据上链： 将逆变器的实时运行数据通过物联网网关上链，确保数据的透明性和不可篡改性； 每个逆变器节点记录并广播自身和其他节点的运行数据； 智能合约执行： 部署智能合约，实现逆变器之间的数据共享和控制协作；智能合约根据区块链网络中记录的运行数据和强化学习模型的输出，动态调整每个逆变器的有功下垂系数； 共识算法： 使用共识算法确保逆变器节点对数据和控制指令的一致性；共识算法保障控制系统的去中心化和抗故障能力； 步骤5：实时控制与自适应调节 控制指令下发：根据智能合约和强化学习模型的输出，生成实时控制指令，通过边缘计算设备将控制指令下发至各个逆变器； 自适应调节：每个逆变器根据接收到的控制指令，自适应调节有功下垂系数，确保系统的稳定运行和负载均衡；逆变器实时反馈调整结果，并更新区块链网络中的运行数据； 步骤6：系统监控与维护 故障检测与隔离：实施自愈算法，实时监控系统运行状态，检测和隔离故障逆变器，保证系统在故障情况下的持续运行和性能优化。

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