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龙图腾网获悉湖南大学申请的专利基于深度强化学习的配电网安全约束电压调控方法及系统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：CN120300818B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202510776353.9，技术领域涉及：H02J3/16；该发明授权基于深度强化学习的配电网安全约束电压调控方法及系统是由姚文轩;蔡昕歆;邱伟;理兵;伍兰兰;孙凯祺;尹赫设计研发完成，并于2025-06-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度强化学习的配电网安全约束电压调控方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度强化学习的配电网安全约束电压调控方法及系统，本发明包括采用改进的DDPG算法模型的训练，且改进的DDPG算法模型包括针对DDPG算法模型改进其策略网络，改进后的策略网络根据配电网状态生成对应的动作包括：生成权重恢复矩阵和偏置恢复矩阵，计算正、负向的加权矩阵和偏置矩阵并与t时刻的配电网状态融合生成两路控制信号，将两路控制信号相加得到最终用于控制配电网无功功率注入的控制信号。本发明旨在解决传统深度强化学习对环境噪声敏感、在电网的动态变化或外部扰动下容易受到噪声干扰，影响控制精度和系统稳定性、难以在复杂场景下保证电压稳定性的问题。

本发明授权基于深度强化学习的配电网安全约束电压调控方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度强化学习的配电网安全约束电压调控方法，其特征在于，包括下述步骤：采用改进的DDPG算法模型的训练，且所述改进的DDPG算法模型包括针对DDPG算法模型改进其策略网络，改进后的策略网络用于根据配电网状态生成对应的动作，所述配电网状态是指配电网的节点电压状态，所述动作是指控制配电网无功功率注入的控制信号，改进后的策略网络根据配电网状态生成对应的动作包括： S101，根据下式计算生成权重恢复矩阵和偏置恢复矩阵： ， ， 其中，为权重恢复矩阵，表示生成一个上三角矩阵，其中对角线及其下方的元素为0，上方的元素为1；表示生成一个上三角矩阵，其中对角线及其下方两行的元素为0，上方的元素为1；为一个2倍的单位矩阵即对角线上的元素为2，其他元素为0；其中为上三角矩阵的操作，为从主对角线偏移的偏移量，为单位矩阵，为偏置恢复矩阵； S102，将权重恢复矩阵根据下式计算正向加权矩阵和负向加权矩阵： ， 其中，为正向加权矩阵，为负向加权矩阵，为参数； S103，根据下式计算正向偏置矩阵和负向偏置矩阵： ， ， 其中，为正向偏置矩阵，为负向偏置矩阵，为偏置基准矩阵，和分别为电压上限和下限，为全1矩阵； S104，将正向加权矩阵与t时刻的配电网状态相乘后经过Relu激活函数激活、再计算结果的L1范数，将负向加权矩阵与t时刻的配电网状态相乘再与L1范数的计算结果相加作为第一路控制信号；然后分别计算正向偏置矩阵、负向偏置矩阵与偏置基准矩阵之间的差值，将两路差值分别乘以与t时刻的配电网状态相乘得到第二路控制信号，并将两路控制信号相加得到最终用于控制配电网无功功率注入的控制信号。

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