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龙图腾网获悉浙江工业大学申请的专利一种生物质热电站SCR过程强化学习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：CN116107210B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202211737693.3，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权一种生物质热电站SCR过程强化学习控制方法是由何德峰;操佩颐;李廉明;王秀丽设计研发完成，并于2022-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种生物质热电站SCR过程强化学习控制方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种生物质热电站SCR过程强化学习控制方法，构建生物质热电站SCR过程学习模型，选取若干变量作为动作值，以生物质热电站的脱硝处理效率作为状态值，设置各参数变量取值范围，确定SCR过程中满足条件的最优可控动作参数集；以最优可控动作参数集优化生物质热电站SCR过程的脱硝效率与经济成本。本发明使得SCR脱硝处理过程NOx浓度预测模型输出满足SCR脱硝处理出口NOx浓度、脱硝处理效率处于合理范围区间内以及总脱硝处理成本最小化时，即可以获得满足条件的最优可控动作参数集；不需要深入掌握催化还原反应机理过程，只需以工业数据为驱动，通过人工智能算法构建的预测模型，实现生物质热电站SCR过程优化控制。

本发明授权一种生物质热电站SCR过程强化学习控制方法在权利要求书中公布了：1.一种生物质热电站SCR过程强化学习控制方法，其特征在于：构建生物质热电站SCR过程学习模型，所述生物质热电站SCR过程学习模型基于DDPG算法，选取若干变量作为动作值，以生物质热电站的脱硝处理效率作为状态值，设置各参数变量取值范围，确定SCR过程中满足条件的最优可控动作参数集； 确定SCR过程中满足条件的最优可控动作参数集包括以下步骤： 步骤1：随机初始化Critic网络和Actor网络，初始权重分别为和； 步骤2：初始化目标网络Q′和μ′，初始权重为，； 步骤3：初始化经验回放池大小为R； 步骤4：对任一事件m，接收一个状态值st； 步骤5：对于任一时刻t，基于ε贪婪算法选择一个动作at，以ε贪婪算法的概率ε选择随机选择一个动作，否则以作为当前策略进行选择； 步骤6：在当前事件内，令t=t+1，并返回步骤5，其中t=1,...,T，T为设置的最大迭代次数，否则，进行步骤7； 步骤7：令m=m+1，并返回步骤4，其中m=1,...,M，M为给定的训练事件数； 以最优可控动作参数集优化生物质热电站SCR过程的脱硝效率与经济成本。

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