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龙图腾网获悉武汉大学申请的专利基于强化学习理论的配电网开关自动控制方法和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：CN116260143B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202310099843.0，技术领域涉及：H02J3/06；该发明授权基于强化学习理论的配电网开关自动控制方法和系统是由李晓旭;田猛;龚立;郑涵;朱紫阳;王先培设计研发完成，并于2023-02-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于强化学习理论的配电网开关自动控制方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于强化学习理论的配电网开关自动控制方法和系统，该方法包括：建立Distflow潮流优化约束模型，确定近似动态规划的强化学习算法；获取分布式发电单元的历史出力数据，并建立分布式发电单元输出功率波动及转化模型；确定配电网络拓扑结构，获取分布式发电单元有功出力数据、配电网可控分段开关、联络开关状况信息和Distflow潮流优化约束模型计算结果信息，以及根据分布式发电单元输出功率波动及转化模型、配电网络拓扑结构和获取的各信息建立MDP模型；采用强化学习算法求解MDP模型，并实时输出配电网开关自动控制最优策略。本发明可解决配电网络中分布式发电单元工作波动、失效、故障问题，改善配电系统的供电可靠性，提高配电系统的投资效益。

本发明授权基于强化学习理论的配电网开关自动控制方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于强化学习理论的配电网开关自动控制方法，其特征在于，包括： 步骤S1：建立Distflow潮流优化约束模型，并确定近似动态规划的强化学习算法； 步骤S2：获取光伏、风电分布式发电单元的历史出力数据，并根据所述历史出力数据建立分布式发电单元输出功率波动及转化模型； 步骤S3：确定配电网络拓扑结构，并获取分布式发电单元有功出力数据、配电网可控分段开关、联络开关状况信息和 Distflow潮流优化约束模型计算结果信息，以及根据所述分布式发电单元输出功率波动及转化模型、所述配电网络拓扑结构和步骤S3中获取的信息建立配电网络马尔可夫决策过程MDP模型；其中，步骤S3包括： 步骤S31：将各分布式发电单元的输出功率波动状况量化值以及对应的配电网络拓扑结构建模为所述配电网络马尔可夫决策过程MDP模型的状态参量； 步骤S32：将连接配电网络各条支线的开关的动作状态建模为所述配电网络马尔可夫决策过程MDP模型的动作组合参量； 步骤S33：选择考虑分布式发电故障的所述Distflow潮流优化约束模型中的切负荷以及线路运营成本建模为所述配电网络马尔可夫决策过程MDP模型的奖励函数参考指标； 步骤S34：定义所述配电网络马尔可夫决策过程MDP模型的状态转移概率，以便考虑各分布式发电单元发电功率输出水平的变化概率带来的不确定性； 步骤S4：采用近似动态规划的所述强化学习算法求解所述配电网络马尔可夫决策过程MDP模型，并实时输出配电网开关自动控制最优策略。

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