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龙图腾网获悉华北电力大学(保定)申请的专利基于Q-Learning算法的输配电线路覆冰处置预案生成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：CN114548540B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202210146606.0，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权基于Q-Learning算法的输配电线路覆冰处置预案生成方法是由熊海军;张琦;王晓辉;陈晶晶;王耀设计研发完成，并于2022-02-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于Q-Learning算法的输配电线路覆冰处置预案生成方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于Q‑Learning算法的输配电线路覆冰处置预案生成方法，属于电力线路除冰优化技术领域，步骤以下：建立覆冰增长和发展、处置的环境模型；基于Q‑Learning算法，构建覆冰处置行动方案探索的智能体学习模型并完成训练；选择特定的环境模型作为预案所对应的环境；将训练好的智能体模型作用于预案环境，计算出最优处理策略；将上述环境的每一变化及采取的每一措施输出到处置预案的word文档；构建覆冰处置预案演示动画，为培训处置人员提供帮助。本发明通过将与线路状态相关的数据构建为环境，采用强化学习完成决策优化，采用Q‑Learning算法构建学习模型，完成智能体和评价函数的学习；智能体与之交互，输出相应的处置预案，采用word格式输出预案。

本发明授权基于Q-Learning算法的输配电线路覆冰处置预案生成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于Q-Learning算法的输配电线路覆冰处置预案生成方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：基于OpenAIgym库建立覆冰增长和发展、处置的环境模型；包括以下步骤： 步骤11：构建线路的静态信息模型 （1）构建杆塔与线路的类型及其连接模型； （2）构建线路的耐受张力模型； （3）构建线路的微环境气象模型及导线表面温度模型； 步骤12：构建线路的动态运行数据的离散化模型 （1）构建线路的历史覆冰厚度与倒杆、断线等类故障信息模型； （2）构建线路的覆冰监测数据输入模型； （3）构建线路的微气象信息输入模型； 步骤13：构建处置行为与环境变化的单步交互模型； 步骤14：构建覆冰处置的人力和财力上限模型，用于约束对覆冰处置行为的奖励； 步骤15：构建环境对处置行为的奖励办法，用于训练出最优处置策略； （1）构建覆冰期结束时的奖励函数，奖励值=故障次数*（-100）+（1-故障几率）*10+剩余百分比*（10）； （2）根据奖励函数，和结束时的与线路状态、故障次数、剩余人力和财力的计算奖励值； 步骤2：基于Q-Learning算法，构建覆冰处置行动方案探索的智能体学习模型，并完成模型的训练；包括如下步骤： 步骤21：初始化覆冰处置行为集合； 步骤22：构建环境的初始Q表； 步骤23：采用时间差分算法，做出随机的处置行为，并循环更新Q表； 步骤3：基于步骤1中的环境模型，从中选择特定的环境模型作为预案所对应的环境； 步骤4：将步骤2中训练好的智能体模型作用于步骤3的预案环境，计算出最优处理策略； 步骤5：基于python-docx将步骤4中环境的每一步变化，和采取的每一步措施输出到处置预案的word文档； 步骤6：基于gym库构建覆冰处置预案的演示动画，为培训处置人员提供帮助。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人华北电力大学(保定)，其通讯地址为：071003 河北省保定市北市区永华北大街619号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。