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龙图腾网获悉中能智新科技产业发展有限公司;电力规划总院有限公司申请的专利人工智能驱动级联直挂SVG载波相移优化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：CN120016508B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202510502274.9，技术领域涉及：H02J3/18；该发明授权人工智能驱动级联直挂SVG载波相移优化方法及系统是由熊浩清;杨俊;张少华;沈钱锋;李东泽;毛瑞燕;王宇帆设计研发完成，并于2025-04-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本人工智能驱动级联直挂SVG载波相移优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种人工智能驱动级联直挂SVG载波相移优化方法及系统，其中，步骤包括构建传感器输入层、慢决策层和快执行层；将传感器输入层采集的多维电网状态信息传输至慢决策层和快执行层；慢决策层基于强化学习神经网络输出调制控制参数；快执行层基于调制控制参数和多维电网状态信息输出调制信号，用于驱动级联H桥模块。本发明系统结构简单、控制及搭建成本低，通过构建快慢双层的协调构架，并在方法层面结合强化学习的神经网络，从而实现非线性拟合能力，可针对多维和多目标进行动态参数调整及协同优化，进而提高级联结构稳定性增强，提升SVG的综合性能。

本发明授权人工智能驱动级联直挂SVG载波相移优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种人工智能驱动级联直挂SVG载波相移优化方法，其特征在于：包括如下步骤： 构建传感器输入层、慢决策层和快执行层； 所述传感器输入层采集多维电网状态信息，并将所述多维电网状态信息传输至所述慢决策层和所述快执行层；所述多维电网状态信息包括总谐波失真率、直流母线电压变化率、热应力系数和电网频率偏移量； 对所述慢决策层构建策略数学模型，并基于所述策略数学模型中的策略网络训练及部署强化学习神经网络，所述强化学习神经网络基于所述多维电网状态信息输出调制控制参数；所述调制控制参数设有调制比和载波频率； 对所述快执行层构建信号生成数学模型，所述信号生成数学模型基于所述调制控制参数和所述多维电网状态信息输出调制信号，用于驱动级联H桥模块；所述调制信号的计算包括如下步骤： 基于所述多维电网状态信息和所述调制控制参数，通过直接数字频率合成算法求解载波相位值； 将所述载波相位值映射至三角波查找表，获得载波波形，并输出载波信号； 通过THD实时算法计算相位差，并通过非线性算法生成多路相位差；所述多路相位差的每一路对应所述级联H桥模块的一路； 基于所述载波信号和所述多路相位差，通过调制信号生成算法计算获得多对互补的PWM信号； 所述多对互补的PWM信号为所述调制信号。

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