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龙图腾网获悉西安交通大学;四川数字经济产业发展研究院申请的专利电力系统PMU优化配置方法、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：CN114358366B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202111387630.5，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权电力系统PMU优化配置方法、系统、设备及存储介质是由张萌;吴卓睿;胡建晨;李林;管晓宏设计研发完成，并于2021-11-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本电力系统PMU优化配置方法、系统、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明属于电力系统量测技术应用领域，公开了一种电力系统PMU优化配置方法、系统、设备及存储介质，包括获取电力系统的PMU配置初始状态，以PMU配置初始状态为根节点，PMU配置状态为节点构建搜索树，根据PMU配置当前状态，通过预设的神经网络确定动作，进而通过预设的PMU优化配置强化学习模型，得到PMU配置更新状态及当前动作奖励，进而更新预设的神经网络的网络参数，并重复上述步骤至PMU配置更新状态达到预设的PMU配置结束状态，同时记录PMU配置初始状态至PMU配置结束状态的动作序列，从所有的动作序列中选取长度最小的动作序列，得到PMU优化配置方案。综合考虑电力系统的可观性和安全性，能够使用有限的PMU保护更多的总线。

本发明授权电力系统PMU优化配置方法、系统、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种电力系统PMU优化配置方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：选取电力系统中相邻总线数量最少的总线，得到脆弱总线；将PMU放置在脆弱总线的相邻总线上，得到电力系统的PMU配置初始状态；以PMU配置初始状态为根节点，PMU配置状态为节点构建搜索树； S2：以PMU配置初始状态作为PMU配置当前状态； S3：获取PMU配置当前状态在搜索树中对应的节点，得到当前节点；根据PMU配置当前状态，通过预设的神经网络，获取当前节点在搜索树中未完全扩展的所有子节点中各子节点的预测价值；从当前节点在搜索树中未完全扩展的所有子节点中，选取预测价值最大的子节点作为当前动作； S4：根据PMU配置当前状态及当前动作，通过预设的PMU优化配置强化学习模型，得到PMU配置更新状态及当前动作奖励，并组合PMU配置当前状态、当前动作、当前动作奖励以及PMU配置更新状态，得到训练样本； S5：根据训练样本更新神经网络参数；以PMU配置更新状态作为PMU配置当前状态，重复S3～S4至PMU配置更新状态达到预设的PMU配置结束状态，记录PMU配置初始状态至PMU配置结束状态的动作序列； S6：重复S2～S5至预设重复次数或动作序列小于预设长度时，从所有的动作序列中选取长度最小的动作序列，得到PMU优化配置方案，根据PMU配置初始状态和PMU优化配置方案，进行电力系统PMU优化配置； 所述神经网络包括目标神经网络和主神经网络，所述根据训练样本更新神经网络参数的具体方法为： 根据第k个训练样本sk,ak,rk,sk'得到目标值yk为： 其中，sk为PMU配置当前状态，ak为当前动作，rk为当前动作获得的奖励，sk'为PMU配置更新状态，qsk',a'；θ-为目标神经网络函数，a'为使得函数qsk',a'；θ-取得最大值的动作，θ-为目标神经网络参数； 根据目标值yk，通过下式更新主神经网络参数： 其中，θt+1为更新后的主神经网络参数，θt为当前的主神经网络参数，τ为更新步长，L为损失函数，N为训练样本个数，为损失函数L的梯度； 当主神经网络参数更新次数达到预设次数时，将目标神经网络参数赋值为主神经网络参数，并重新累计主神经网络参数更新次数。

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