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龙图腾网获悉江苏润和软件股份有限公司申请的专利一种基于深度强化学习的电网断面功率调整策略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：CN115864409B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202310027483.3，技术领域涉及：H02J3/06；该发明授权一种基于深度强化学习的电网断面功率调整策略是由邵辉;李睿;陈志力;钟毅;周红卫设计研发完成，并于2023-01-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度强化学习的电网断面功率调整策略在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于深度强化学习的电网断面功率调整策略，其特征在于，包括发电机组的选取和深度强化学习模块，其中所述发电机组的选取包括：断面功率调整，综合考虑机组的灵敏度、经济性与碳排量多方面因素，在维持断面潮流收敛并快速到达目标值时，机组运行的经济型与碳排量达到最优；所述深度强化学习模块包括模块的训练与验证，训练阶段通过设定的状态、动作、奖励值与奖励折扣系数，反复向模型中输入断面状态，并产生对应的动作经过计算最终获得拟合状态与动作关系的学习模型；对于验证阶段验证其是否能使断面功率快速到达目标值，并保证断面整体的经济性与碳排量；本发明在保证电网安全稳定运行的前提下，使得断面功率快速到达目标值。

本发明授权一种基于深度强化学习的电网断面功率调整策略在权利要求书中公布了：1.一种基于深度强化学习的电网断面功率调整策略，其特征在于，包括发电机组选择模块和深度强化学习模块，所述发电机组选择模块主要包含机组筛选与功率补偿，根据功率的流向将断面两端分为送端与受端，输电断面功率为送端与受端中间联络线上的功率叠加；所述深度强化学习模块主要是指使用深度神经网络作为强化学习的策略网络，从而完成断面状态与所需动作之间的映射关系；具体通过以下五个步骤实现，具体包括： S1、求发电机组的灵敏度：在保证电网潮流计算收敛的前提下减少机组的调节数据，这里计算各个机组的灵敏度； S2、求发电机的经济性与碳排量：在选择发电机组进行功率调控时，除了考虑发电机组的灵敏度外还需要考虑其经济性与碳排量，这里引入碳排放权的概念，碳排放权是指发电机组在年度发电小时数的前提下，允许的碳排放量； S3、确定功率调整机组：在确定各个发电机组的灵敏度后，可将发电机组划分为正向调节机组集合、反向调节机组集合；之后根据强化学习所得的动作选择参与断面功率调整的机组集合； S4、确定功率补偿机组：确定功率补偿机组方法，大体与功率调整方式类似，机组正向功率调节时，反向功率补偿；机组反向功率调节时，正向功率补偿； S5、建立深度强化学习模块：在利用深度强化学习训练时智能体通过不断与环境进行交互学习，从而获得最佳的断面功率补偿策略； 所述发电机组选择模块具体包括：对于发电机的筛选不仅要考虑机组的灵敏度还需要考虑机组运行的经济性与碳排放量，综合三个方面对发电机组进行由大到小排序，在进行断面功率调整时优先选择排序靠前的机组参与功率调整；其次为避免电网断面功率调整后出现功率失衡现象，这里采用送端调整，受端补偿的方式，送端根据功率差额选择对应的发电机组进行断面功率调整，受端通过反向出力维持智能电网系统的功率平衡； 所述深度强化学习模块具体包括：根据马尔可夫决策过程五元组的构成要求,电网功率调整建模主要关注断面状态，动作，奖励以及折扣因子的设置；训练阶段在设定好奖励函数与折扣因子的前提下，通过向强化学习模块输入断面状态，根据策略网络输出的动作完成断面功率的调控，完成潮流计算得出新的断面状态，在保证潮流计算收敛的情况下输入强化学习模块，重复上述动作，并收集相关数据完成策略网络的优化过程；在预测阶段，由于策略网络的拟合已经完成，通过不断向强化学习模型中输入状态，得出功率调节动作，在保证潮流收敛的前提下直到断面功率到达目标值。

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