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龙图腾网获悉哈尔滨工程大学申请的专利一种基于深度强化学习的反应堆自动启堆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：CN116153545B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202310034820.1，技术领域涉及：G21D3/00；该发明授权一种基于深度强化学习的反应堆自动启堆方法是由胡冀锋;成守宇;夏庚磊;孙觊琳;张博文;王仕博;严辰星;顾承炎;马浩宸设计研发完成，并于2023-01-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度强化学习的反应堆自动启堆方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于深度强化学习的反应堆自动启堆方法，包括：基于深度学习原理设计自动启堆算法；建立联合仿真平台；通过所述联合仿真平台，实现反应堆仿真模型与所述自动启堆算法之间的在线数据交互，训练所述自动启堆算法，基于训练好的所述自动启堆算法进行自动启堆。本发明提供的自动启堆方法能够提高核电厂的自动化水平，为未来反应堆启堆过程的完全自主操作提供了一个方向。

本发明授权一种基于深度强化学习的反应堆自动启堆方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度强化学习的反应堆自动启堆方法，其特征在于，包括： 基于深度学习原理设计自动启堆算法； 建立联合仿真平台； 通过所述联合仿真平台，实现反应堆仿真模型与所述自动启堆算法之间的在线数据交互，训练所述自动启堆算法，基于训练好的所述自动启堆算法进行自动启堆； 设计所述自动启堆算法包括： 根据反应堆的堆型确定所述自动启堆算法的状态空间和动作空间，根据所述反应堆现有的启堆运行章程设计奖励函数，选择所述反应堆安全状态变量，完成所述自动启堆算法的设计； 所述反应堆安全状态变量包括：各组控制棒的棒位、反应堆周期、热工参数和反应堆冷却剂进出口温度；其中，在启堆阶段，对于一二回路热工参数不变的堆型，所述安全状态变量不选取所述热工参数； 所述奖励函数为： 其中，R为自动启堆算法做出动作后，到达下一个状态的总奖励，r1为到达预计临界棒位的奖励；r2为反应堆周期变化获得的奖励；r3为自动启堆算法做出动作所获得的奖励，T为反应堆周期，b＝周期预警值周期极限值‑周期预警值； 建立所述联合仿真平台，包括： 开发反应堆模型的UDP通信和所述自动启堆算法的UDP通信，将所述反应堆模型的UDP通信接入所述反应堆仿真模型中，根据反应堆的动作空间选择算法框架，并进行UDP通信丢包数据处理，完成所述联合仿真平台的建立。

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哈尔滨工程大学，其通讯地址为：150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区南通大街145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”。