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龙图腾网获悉杭州青稞数能科技有限公司申请的专利基于数据驱动的负荷频率控制方法、系统、设备及介质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：CN120184952B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202510652686.0，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权基于数据驱动的负荷频率控制方法、系统、设备及介质是由马龙泉;赵华荣;姚振设计研发完成，并于2025-05-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于数据驱动的负荷频率控制方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及自动控制技术领域，尤其是指基于数据驱动的负荷频率控制方法、系统、设备及介质，所述方法包括：先构建第i个区域电力系统运行的离散时间模型，依据控制输入参数算出本地跟踪误差；构建动作网络，基于误差计算离散时间模型未知部分估计值；通过本地跟踪误差变化量构建输出触发条件，判断是否满足，若满足则用滑模控制器处理估计值得到更新指令；根据控制输入参数变化量构建输入触发条件，满足时电力系统根据更新后的控制输入参数运行。本发明有效应对通信资源有限和系统模型不确定的难题，借助模型不确定性估计技术弥补数据延迟导致的控制性能下滑，为微电网系统的负荷频率控制提供高效、可靠的解决办法。

本发明授权基于数据驱动的负荷频率控制方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于数据驱动的负荷频率控制方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：构建第i个区域的电力系统运行的离散时间模型，根据当前电力系统接收到的控制输入参数，通过所述离散时间模型计算本地跟踪误差，所述本地跟踪误差为系统的实际区域控制误差与期望区域控制误差之间的偏差； 步骤S2：构建评价网络和动作网络，根据所述评价网络对所述动作网络的参数进行迭代更新，基于所述本地跟踪误差，通过每次迭代更新后的动作网络对所述离散时间模型的未知部分进行计算，得到未知部分估计值；其中，构建评价网络的方法如下： 基于当前区域的电力系统接收到的控制输入参数和所述本地跟踪误差，通过构建的瞬时成本函数计算瞬时成本值： 6 根据所述瞬时成本值构建第i个区域的电力系统运行的性能指标函数： 7 将简化为，将公式7的性能指标函数转换成贝尔曼方程： 8 将公式8的贝尔曼方程转换成使用神经网络迭代计算的性能指标函数： 9 其中，、为正常数，和表示性能指标函数，表示本地跟踪误差，表示控制输入参数，表示由、组成的数据，表示激活函数，表示评价网络的权重，表示维度，表示神经元的数量；表示在离散时刻k时由评价网络迭代计算得到的性能指标值，为折扣系数； 步骤S3：根据所述本地跟踪误差与上一次输出触发时刻的本地跟踪误差之间的变化量构建输出触发条件，判断当前时刻是否满足所述输出触发条件： 若否，保持当前离散时间模型上一次输出触发时刻的未知部分估计值和本地跟踪误差不变，返回继续执行步骤S1； 若是，通过提前构建的滑模控制器处理所述未知部分估计值，得到更新后的控制输入参数，执行步骤S4； 步骤S4：根据控制输入参数在不同输入时刻的变化量构建输入触发条件，判断当前时刻是否满足所述输入触发条件： 若否，保持当前区域的电力系统接收到的控制输入参数不变，返回继续执行步骤S1； 若是，将所述更新后的控制输入参数发送至当前区域的电力系统，所述当前区域的电力系统按照所述更新后的控制输入参数运行，返回继续执行步骤S1。

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