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龙图腾网获悉中国电力科学研究院有限公司;国网江苏省电力有限公司徐州供电分公司;国家电网有限公司申请的专利一种配电网拓扑的控制方法、系统、设备及存储介质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：CN114154416B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08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：202111453132.6，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种配电网拓扑的控制方法、系统、设备及存储介质是由闫冬;彭国政;陈盛;张伟;曹亚非;姜华;代志成设计研发完成，并于2021-11-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种配电网拓扑的控制方法、系统、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种配电网拓扑的控制方法、系统、设备及存储介质，包括：获取配电网拓扑的静态信息及动态信息；将配电网拓扑的静态信息及动态信息输入到利用AC强化学习算法训练后的配电网拓扑控制模型中，得配电网拓扑中开关组合的控制信息；根据配电网拓扑中开关组合的控制信息对配电网拓扑进行控制，完成配电网拓扑的控制，该方法、系统、设备及存储介质能够利用深度强化学习对配电网拓扑进行控制。

本发明授权一种配电网拓扑的控制方法、系统、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种配电网拓扑的控制方法，其特征在于，包括： 获取配电网拓扑的静态信息及动态信息； 将配电网拓扑的静态信息及动态信息输入到利用AC强化学习算法训练后的配电网拓扑控制模型中，得到配电网拓扑中开关组合的控制信息； 根据配电网拓扑中开关组合的控制信息对配电网拓扑进行控制，完成配电网拓扑的控制； 所述将配电网拓扑的静态信息及动态信息输入到利用AC强化学习算法训练后的配电网拓扑控制模型中之前还包括： 利用改进的指针网络构建配电网拓扑控制模型； 利用AC强化学习算法对配电网拓扑控制模型进行训练，得训练后的配电网拓扑控制模型； 所述利用AC强化学习算法对配电网拓扑控制模型进行训练的过程中的奖励函数为： 其中，c1为可靠性的目标评价权重，c2为快速性的目标评价权重，G′为通过决策序列对待控制配电网拓扑进行处理的结果，D为配电网内的负荷节点数目，γi为配电网内第i个负荷节点的带电状态，Ω为决策元素序列，βj为表示开关状态变化的0-1变量，其中，当开关状态发生变化时，则βj取为1，否则，则βj为0； 在训练过程中，以AC强化学习算法更新神经网络的参数，具体为： 采用带基线的策略梯度更新ACTOR网络，其目的是平抑网络更新的方差，其目标函数表达为： 计算目标函数的策略梯度，再利用基线修正，即： Rπ|X＝RG′,Ω 其中，θ为指针网络的网络参数，π为决策策略，pθ为指针网络根据X输出的概率分布，X为决策状态空间，μ为CRITIC网络的网络参数，bμ为CRITIC网络的输出结果，由CRITIC网络计算基线的预测结果，根据状态空间完全集对应的静态信息及动态信息，解码器输出判断决策难度及预期评价值，拟合返回组合策略的评价值，其目标函数为： JμX＝E[Rπ|X-bμX2]。

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