北京鸿信德宝新能源科技有限公司;山西鸿信超级电容储能科技有限公司张锐获国家专利权
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龙图腾网获悉北京鸿信德宝新能源科技有限公司;山西鸿信超级电容储能科技有限公司申请的专利基于超级电容和深度强化学习的火电机组调频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：CN121307983B 。
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：202511872360.5，技术领域涉及：H02J3/11；该发明授权基于超级电容和深度强化学习的火电机组调频控制方法是由张锐设计研发完成，并于2025-12-12向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于超级电容和深度强化学习的火电机组调频控制方法在说明书摘要公布了：本发明提供基于超级电容和深度强化学习的火电机组调频控制方法，涉及深度强化学习技术领域，包括通过获取火电机组的频率偏差信号和荷电状态信息，构建频率特征预测模型生成预测序列；在多维特征嵌入空间中进行智能体群涌现学习并进行协同关系自适应裁剪；对频率偏差信号进行小波多尺度分解并解析动态响应特性；通过涌现协同特征向量与荷电状态信息的多层次关联映射量化动态协同权重，最终生成调频指令。本发明提高了火电机组的调频精度和响应速度。
本发明授权基于超级电容和深度强化学习的火电机组调频控制方法在权利要求书中公布了：1.基于超级电容和深度强化学习的火电机组调频控制方法，其特征在于，包括： 获取火电机组的频率偏差信号和荷电状态信息，基于所述频率偏差信号构建频率特征预测模型，生成预测序列作为系统调频的预见量，并根据所述预测序列构建多维特征嵌入空间； 构建储能单元智能体群的动态交互拓扑，在所述多维特征嵌入空间中进行智能体群涌现学习，结合因果一致性检验和所述频率特征预测模型的预测精度对所述智能体群涌现学习的过程中的协同关系进行自适应裁剪，得到初始调频指令； 对所述频率偏差信号进行小波多尺度分解，将所述小波多尺度分解的结果与所述预测序列在时频维度上构建动态映射关系，通过模糊推理优化器解析所述动态映射关系中的动态响应特性，生成时频作用域的划分方案； 从所述动态交互拓扑中捕获涌现协同特征向量，将所述涌现协同特征向量与所述荷电状态信息建立多层次关联映射，通过所述多层次关联映射量化动态协同权重，根据所述动态协同权重对所述初始调频指令与所述时频作用域的划分方案进行协同重构，生成最终调频指令。
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