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龙图腾网获悉湖南工商大学申请的专利一种基于因果推理与强化学习的多变量系统控制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：CN121097770B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202511635208.5，技术领域涉及：H02J3/30；该发明授权一种基于因果推理与强化学习的多变量系统控制方法是由徐雪松;易自牧;李昊东;徐凯;曾子佳;李晨阳;刘思琪设计研发完成，并于2025-11-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于因果推理与强化学习的多变量系统控制方法在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于因果推理与强化学习的多变量系统控制方法，该方法包括：通过多传感器组采集飞轮储能系统运行过程中的功率、飞轮转速、温度，并对功率、飞轮转速、温度进行预处理，得到标准化特征向量；将标准化特征向量经过三层残差网络挖掘功率、飞轮转速、温度之间的因果关系，构建因果图；第三层残差网络中注入有飞轮动力学方程；基于因果图，并采用强化学习算法优化飞轮储能系统的控制策略；采用级联故障抑制策略基于飞轮储能系统稳定性修正控制策略，将修正后的控制策略转换为指令，并将指令传输至执行器，执行控制策略。该方法通过降低了因果误设率、加速了策略收敛加速、提升了设备寿命。

本发明授权一种基于因果推理与强化学习的多变量系统控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于因果推理与强化学习的多变量系统控制方法，其特征在于，包括： S1：通过多传感器组采集飞轮储能系统运行过程中的功率、飞轮转速、温度，并对功率、飞轮转速、温度进行预处理，得到标准化特征向量； S2：将标准化特征向量经过三层残差网络挖掘功率、飞轮转速、温度之间的因果关系，构建因果图；第三层残差网络中注入有飞轮动力学方程； S3：基于因果图，并采用强化学习算法优化飞轮储能系统的控制策略，包括：获取飞轮储能系统的当前状态，基于当前状态以及因果图，并采用强化学习算法输出飞轮储能系统的连续控制动作，连续控制动作为飞轮储能系统的控制策略； S4：采用级联故障抑制策略基于飞轮储能系统稳定性修正控制策略，包括： 基于李雅普诺夫函数导数对连续控制动作进行稳定性分析，导数为正时，判定连续控制动作不稳定，采用三阶贝塞尔滤波函数修正连续控制动作，修正公式为： ； 其中，表示三阶贝塞尔滤波函数；表示时刻修正的连续控制动作；表示时刻的连续控制动作； 修正后通过二阶惯性滤波器限制连续控制动作的功率变化率；将连续控制动作与限制功率变化率后的连续控制动作进行加权融合，得到修正后的控制策略；加权融合公式为： ； 其中，表示时刻修正后的控制策略；表示融合权重； 将修正后的控制策略转换为指令，并将指令传输至执行器，执行控制策略。

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