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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利一种面向过载线路的紧急控制策略分层高效学习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：CN120879599B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202510771185.4，技术领域涉及：H02J3/06；该发明授权一种面向过载线路的紧急控制策略分层高效学习方法是由张俊勃;张寿志;陈戈设计研发完成，并于2025-06-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向过载线路的紧急控制策略分层高效学习方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种面向过载线路的紧急控制策略分层高效学习方法，包括：搜索未来某一时间段内的过载运行方式，采用初始策略网络进行决策，筛选出处理失败的过载运行方式；针对处理失败的过载运行方式进行两阶段强化学习，第一阶段强化学习学习具有典型特征的过载运行方式，第二阶段强化学习学习依然处理失败的过载运行方式；根据两阶段强化学习所学出的所有策略网络以及初始策略网络，设计选择网络的结构，并学习出选择网络；把选择网络与所学策略网络以及初始策略网络进行拼接，形成多策略混合紧急控制策略模型。本发明可以实现面向过载线路的紧急控制策略分层高效学习，可以针对海量过载运行方式高效学得多策略混合紧急控制模型。

本发明授权一种面向过载线路的紧急控制策略分层高效学习方法在权利要求书中公布了：1.一种面向过载线路的紧急控制策略分层高效学习方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：搜索未来某一时间段内的过载运行方式，过载运行方式集合记为DS，采用策略网络π0对过载运行方式进行决策，筛选出处理失败的过载运行方式，记为D'S； S2：针对D'S中的过载运行方式，进行第一阶段的强化学习，学得策略网络，第一阶段用于学习具有典型特征的样本； S3：记录S2中在第一阶段强化学习中学到的策略网络，假设学到K个，分别记为π1~πK，对K个策略网络在D'S中进行决策，找出仍处理不成功的过载运行方式，记为D''S； S4：针对D''S中的过载运行方式，进行第二阶段的强化学习，学得策略网络，该第二阶段用于学习依然处理失败的过载运行方式； S5：记录S4中在第二阶段强化学习中学到的策略网络，假设学到L个，分别记为πK+1~πK+L； S6：分析上述1+K+L个策略网络π0~πK+L在过载运行方式集合DS中的处理效果，选出各过载运行方式中处理效果最好的策略网络模型，形成选择网络的学习样本集合DE； S7：根据上述1+K+L个策略网络，设计选择网络模型的结构，并根据学习样本集合DE学习选择网络，得到学好的选择网络； S8：把学好的选择网络与1+K+L个策略网络π0~πK+L相连，得到多策略混合紧急控制模型。

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