买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉南京辉强新能源科技有限公司申请的专利一种基于多智能体深度强化学习的配电网络电压控制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：CN120582137B 。

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：202511072249.8，技术领域涉及：H02J3/12；该发明授权一种基于多智能体深度强化学习的配电网络电压控制方法是由熊师洵;张娜;吕沁;陈树翰设计研发完成，并于2025-08-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多智能体深度强化学习的配电网络电压控制方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于多智能体深度强化学习的配电网络电压控制方法，涉及配电网络技术领域，其方法包括将配电网络划分为多个区域，并针对每个区域的电压进行集中管理和优化；将区域间的协作电压控制问题转化为马尔可夫博弈，以实现智能体之间的有效协作；采用集中训练和分散执行框架，使得智能体在训练阶段充分利用全局信息，在执行阶段根据局部观测独立做出决策；集成自注意力机制，使得智能体更加专注于与自身奖励相关的信息，进而从而可以将多智能体强化学习技术与自注意力机制相结合，有效应对配电网络中的电压波动问题，进而实现电压的稳定控制和优化管理，提高了配电网络的电压调节精度和响应速度，保证了电力系统的稳定性和可靠性。

本发明授权一种基于多智能体深度强化学习的配电网络电压控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多智能体深度强化学习的配电网络电压控制方法，其特征在于，所述方法包括： 基于图论构建配电网络，并采用电力流平衡方程和电压约束公式描述配电网络的动态行为； 优化电压控制与功率流，分析光伏发电量对节点电压的影响，光伏逆变器通过调节光伏有功功率对节点电压进行控制，并定义最优功率流问题，优化电力系统的控制设备参数，同时制定目标函数最小化电压偏差和功率损耗； 建立马尔可夫博弈模型，将主动电压控制问题转换为马尔可夫博弈，并确定智能体为光伏逆变器，环境为配电网络，状态包含多种功率信息，动作为光伏逆变器的无功功率比例，奖励包含电压和功率损耗，目标为最大化累积期望奖励； 引入增强协作的多智能体软Actor‑Critic算法，并定义集中式训练与分散式执行框架，集成自注意力机制； 实施电压控制策略，在每个回合开始时，存储光伏和负载配置轮廓，在每个时间步，融合光伏和负载曲线以及状态，确定后续状态和奖励，并按照智能体对应区域分割并排序状态，智能体接收对应区域的状态及奖励后进行决策； 所述定义最优功率流问题，优化电力系统的控制设备参数，同时制定目标函数最小化电压偏差和功率损耗，具体包括： 定义最优功率流问题，对应目标函数为最小化平衡母线的有功功率，对应约束条件为节点功率平衡和各种安全约束，目标函数和约束条件的表达式如下： 其中，P0表示平衡母线的有功功率；VPV表示光伏逆变器所配备的母线索引集合；Vmin和Vmax分别表示节点电压的下限和上限；表示光伏逆变器的最大光伏无功功率；表示光伏有功功率；表示有功负载功率；Vi表示节点i的节点电压，i∈N，N＝0,1,...,n表示配电网络中所有节点的集合；Vj表示节点j的电压，j∈N；Gij和Aij分别表示节点i和j之间线路的导纳和电抗；θij表示节点i和j之间的相角差，θij＝θi‑θj；表示光伏无功功率，表示无功负载功率；V0表示电压标准； 假设每个光伏逆变器的容量拓展至Fi＝1.2Pi,max，Pi,max表示最大节点有功功率，则最大光伏无功功率的表达式为： 制定电压控制的目标函数，即通过调整光伏无功功率，最小化电压偏差、有功功率损耗和电流偏差，电压控制的目标函数的表达式如下： 其中，表示配电网络中所有节点的电压偏差；表示所有节点的有功功率损耗；表示所有节点的电流偏差；I0表示电流标准；τ表示电压偏差对应的平衡权重系数；δ表示有功功率损耗对应的平衡权重系数；表示电流偏差对应的平衡权重系数；τ、δ、的取值范围均为0到1。

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南京辉强新能源科技有限公司，其通讯地址为：210018 江苏省南京市玄武区湖景花园03号201室；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”。