南京师范大学贾露荷获国家专利权
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龙图腾网获悉南京师范大学申请的专利一种基于强化学习的电力系统动态优化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：CN119994924B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202510453741.3，技术领域涉及：H02J3/06；该发明授权一种基于强化学习的电力系统动态优化方法是由贾露荷;高翔;张雯木;詹诚楷设计研发完成，并于2025-04-11向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于强化学习的电力系统动态优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于强化学习的电力系统动态优化方法包括，获取电力系统的拓扑结构和设备状态，通过计算稳态情况，得到随机潮流方程；根据随机潮流方程设计奖励机制，利用强化学习训练该机制，生成电力系统的调度策略；通过电力系统仿真平台验证调度策略，并动态优化奖励机制，以降低违规操作概率；本发明通过嵌入概率分布处理可再生能源波动，引入硬约束惩罚和投影方法修正动作，确保调度策略在优化发电成本和网络损耗的同时，严格满足物理约束，从而提升电力系统的安全性和可靠性。
本发明授权一种基于强化学习的电力系统动态优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于强化学习的电力系统动态优化方法，其特征在于，包括： 获取电力系统的拓扑结构以及设备状态，通过计算所述电力系统的稳态情况，得到电力系统的随机潮流方程； 根据所述电力系统的随机潮流方程设计奖励机制，基于强化学习对所述奖励机制进行训练，得到电力系统的调度策略； 根据所述电力系统的随机潮流方程设计奖励机制，包括： 提取更新后随机潮流方程的残差和约束性规则中设备的超限量，分别作为所述潮流方程的惩罚项和设备极限的惩罚项，得到硬约束惩罚； 将电力系统的发电成本和网络损耗作为经济性奖励，通过计算所述硬约束惩罚和经济性奖励，得到综合奖励值； 通过电力系统仿真平台验证所述电力系统的调度策略，并动态优化所述奖励机制，从而降低电力系统在执行调度策略时出现违规操作的概率。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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