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龙图腾网获悉国网陕西省电力有限公司电力科学研究院;国网(西安)环保技术中心有限公司申请的专利一种含分布式电源的自适应继电保护定值在线调度系统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：CN120934173B 。

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：202510884762.0，技术领域涉及：H02J13/10；该发明授权一种含分布式电源的自适应继电保护定值在线调度系统是由邵美阳;张志华;王露缙;豆敏娜;王毅钊;常小强;刘浩;李斌;秋泽楷设计研发完成，并于2025-06-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种含分布式电源的自适应继电保护定值在线调度系统在说明书摘要公布了：本发明涉及电力系统保护与控制技术领域，公开了一种含分布式电源的自适应继电保护定值在线调度系统，本系统针对配电网中逆变器接口型分布式电源、同步发电机型分布式电源、异步发电机型分布式电源、储能型分布式电源的混合接入特点，通过实时采集PMU、SCADA、分布式电源运行状态、保护装置信息、气象数据的多源异构数据，在线辨识分布式电源的动态故障特性，结合深度强化学习算法生成保护控制一体化调度策略；本发明可动态调整差动保护的各项参数，并利用分布式光纤传感、行波测距、电流波形分析实现故障精准定位，解决了传统固定定值方式在高比例分布式电源接入下的适应性不足问题。

本发明授权一种含分布式电源的自适应继电保护定值在线调度系统在权利要求书中公布了：1.一种含分布式电源的自适应继电保护定值在线调度系统，其特征在于，包括：数据采集模块，用于实时采集配电网的多源异构数据，并构建配电网全景运行视图； 故障特性辨识模块，用于在线辨识配电网中混合分布式电源的动态故障特性参数，所述故障特性辨识模块利用高频实时数据，采用最小二乘法、卡尔曼滤波或粒子群优化中的至少一种参数辨识算法，在线估计逆变器接口型分布式电源和同步发电机型分布式电源中至少一者的等效戴维南阻抗，等效戴维南阻抗为，其中表示分布式电源的等效内阻抗，为等效电阻，为等效电抗，表示等效电抗的权重系数；所述故障特性辨识模块还构建循环神经网络、长短期记忆网络或门控循环单元中的至少一种机器学习模型，输入历史故障数据和实时运行数据，预测不同类型分布式电源在不同故障类型和故障位置下的动态响应特性，包括故障电流的幅值、相角以及故障电流注入的持续时间； 协同调度策略生成模块，基于深度强化学习算法，根据全景运行视图和动态故障特性参数，生成保护控制一体化协同调度策略，协同调度策略包括保护定值调整指令和主动配电网管理措施的控制指令，所述协同调度策略生成模块将配电网运行与保护定值调度问题构建为马尔可夫决策过程，其中，状态输入包括实时电网量测、分布式电源状态和当前保护定值中的至少一项，动作输出包括保护定值调整指令和主动配电网管理措施的控制指令中的至少一项，奖励函数综合考虑配电网运行经济性、分布式电源消纳能力、系统安全裕度和保护不当行为的惩罚中的至少一项，所述奖励函数为，其中为时刻t的奖励函数，为经济调度收益，为网损，为分布式电源消纳量，为保护不当行为的惩罚项，、、、分别为经济调度收益、网损、分布式电源消纳量、保护不当行为的惩罚项的权重系数；所述协同调度策略生成模块采用深度强化学习算法训练智能体，以生成协同调度策略，所述深度强化学习算法包括Actor网络和Critic网络，所述Actor网络接受当前状态作为输入，输出动作，其中表示当前时刻t的系统状态，为Actor网络的参数集合，为策略函数；所述Critic网络输入当前状态和对应的动作，输出状态－动作对的价值估计，其中表示Critic网络的参数集合，为动作价值函数； 自适应定值整定与故障定位模块，用于根据动态故障特性参数和协同调度策略，对特定保护进行自适应定值在线整定，并结合高频采样数据分析技术实现故障区域的精准定位，所述自适应定值整定与故障定位模块根据连接于线路两端的分布式电源在不同运行方式下的动态故障电流贡献特性和协同调度策略所给出的定值调整方向，在线调整差动保护的动作电流阈值和比率制动系数，当辨识到逆变器接口型分布式电源在故障初期呈现限流特性时，降低或调整的拐点；所述自适应定值整定与故障定位模块采用基于行波测距的算法，通过分析故障瞬间产生的高频行波信号到达线路两端测量装置的时间差，结合线路参数计算故障点距离，计算公式为，其中为故障点距某一端距离，为线路总长度，为行波在线路中的传播速度，为故障产生的高频行波信号到达线路两端测量装置的时间差； 策略执行与优化模块，用于在线执行协同调度策略，并对策略进行验证与持续迭代优化，所述策略执行与优化模块利用数字孪生仿真平台对协同调度策略的有效性和安全性进行验证，所述数字孪生仿真平台包括高精度电网模型单元、分布式电源模型单元、故障模拟单元和数据交互接口单元，所述高精度电网模型单元用于精确模拟配电网的拓扑结构、线路参数、变压器模型和负荷模型，所述分布式电源模型单元用于仿真逆变器接口型分布式电源和同步发电机型分布式电源的动态行为和控制逻辑，所述故障模拟单元用于模拟各种类型和位置的短路故障及其他扰动事件，所述数据交互接口单元用于接收来自实际系统的实时数据或深度强化学习智能体的控制指令，并输出仿真结果；所述策略执行与优化模块利用积累的运行数据和调度经验，当积累的数据达到一定量，或发生新的分布式电源并网、网络拓扑改变、保护策略评估指标显著下降中的至少一种重大电网事件时，触发对深度强化学习算法的模型进行再训练和迭代优化。

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