山东大学张祯滨获国家专利权
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龙图腾网获悉山东大学申请的专利基于强化学习的变换器智能控制方法、系统、介质及设备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：CN120278226B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202510404158.3，技术领域涉及：G06N3/092；该发明授权基于强化学习的变换器智能控制方法、系统、介质及设备是由张祯滨;陈志豪;黄思伽;李真设计研发完成，并于2025-04-01向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于强化学习的变换器智能控制方法、系统、介质及设备在说明书摘要公布了：本发明涉及变换器智能控制技术领域，提供了基于强化学习的变换器智能控制方法、系统、介质及设备，包括：采用强化学习算法训练智能体；其中，智能体以三相双有源桥变换器的环境状态为输入，控制参数为输出，且智能体将控制参数发送至仿真环境以得到奖励，基于奖励进行智能体的网络参数优化，所述奖励包括电流有效值情况、软开关实现情况和传输功率归一值误差；将智能体作为教师模型，通过知识蒸馏，得到学生模型；获取三相双有源桥变换器的环境状态，通过学生模型，得到三相双有源桥变换器的控制参数。有助于提高三相DAB变换器的整体运行效率，并且增强模型在不同设备和场景下的通用性与适应性，减少模型训练对大量数据和复杂人力推导的依赖。
本发明授权基于强化学习的变换器智能控制方法、系统、介质及设备在权利要求书中公布了：1.基于强化学习的变换器智能控制方法，其特征在于，包括： 采用强化学习算法训练智能体；其中，智能体以三相双有源桥变换器的环境状态为输入，所述环境状态包括三相双有源桥变换器的指定传输功率归一值与电压比；控制参数为输出，所述控制参数包括三相双有源桥变换器的移相角、原边占空比和副边占空比；且智能体将控制参数发送至仿真环境以得到奖励，基于奖励进行智能体的网络参数优化，所述奖励包括电流有效值情况、软开关实现情况和传输功率归一值误差； 将智能体作为教师模型，所述教师模型采用神经网络，通过知识蒸馏，得到学生模型，所述学生模型采用轻量的梯度提升机； 获取三相双有源桥变换器的环境状态，通过学生模型，得到三相双有源桥变换器的控制参数。
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