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龙图腾网获悉国网重庆市电力公司;重庆大学申请的专利基于积分式强化学习的自适应最优AGC控制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：CN113346552B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202110420781.X，技术领域涉及：H02J3/46；该发明授权基于积分式强化学习的自适应最优AGC控制方法是由许懿;欧睿;胡润滋;蒙永苹;张明媚;杨渝璐;周宇晴;熊伟;廖新颖;李德智;甘潼临;刘伟;许洁;李光杰;李郅浩设计研发完成，并于2021-04-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于积分式强化学习的自适应最优AGC控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开基于积分式强化学习的自适应最优AGC控制方法，步骤为：1建立单区域电力系统频率响应模型，并计算出电力系统状态空间矩阵；2基于强化学习中的策略迭代算法，建立评判者‑执行者神经网络；所述评判者‑执行者神经网络包括评判者网络和执行者网络；3将电力系统状态空间矩阵输入到评判者‑执行者神经网络中，解算得到最优控制策略。本发明使用积分强化学习策略进行最优代价函数的学习，使得学习过程可以在系统动态模型未知的情况下进行，并且从弱化持续激励条件的角度来提升学习的速度和准确性。

本发明授权基于积分式强化学习的自适应最优AGC控制方法在权利要求书中公布了：1.基于积分式强化学习的自适应最优AGC控制方法，其特征在于，包括以下步骤： 1建立单区域电力系统频率响应模型，并计算出电力系统状态空间矩阵； 2基于强化学习中的策略迭代算法，建立评判者-执行者神经网络；所述评判者-执行者神经网络包括评判者网络和执行者网络； 3将电力系统状态空间矩阵输入到评判者-执行者神经网络中，解算得到最优控制策略； 4执行者网络在电力系统中执行所述最优控制策略； 单区域电力系统频率响应模型如下所述： 式中，ΔXgt为调速器阀门开度变化增量；为增量ΔXgt的微分；ΔPgt为发电机输出变化量；为增量ΔPgt的微分；Δft为频率误差增量；为增量Δft的微分；ΔIt为频率误差积分增量；为增量ΔIt的微分；ΔPdt为负荷增量；Tg、Tt、Tp分别为调速器、涡轮机、发电机时间常数；Kp、Ke分别为发电机增益和积分控制增益；Rd为调速器速度下降率；ut为t时刻的控制策略； 其中，调速器阀门开度变化增量ΔXgt、发电机输出变化量ΔPgt、频率误差增量Δft和频率误差积分增量ΔIt为单区域电力系统频率响应模型的状态变量；负荷增量ΔPdt为扰动变量。

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