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龙图腾网获悉中国电力科学研究院有限公司;国网四川省电力公司;国家电网有限公司申请的专利一种多能耦合配电网故障恢复方法、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：CN115764859B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202211275868.3，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权一种多能耦合配电网故障恢复方法、系统、设备及介质是由叶荣波;何明;许晓慧;高剑;李晨;周昶;陈少磊;于若英;李春艳;夏俊荣;倪山;栗锋;王会超;刘海璇;孔爱良;刘海洋;温丽丽;徐建;邓雯雯;牛小俊设计研发完成，并于2022-10-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多能耦合配电网故障恢复方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：一种多能耦合配电网故障恢复方法、系统、设备及介质，包括获取多能耦合配电网的配网层的参数和能源子系统的参数；将配网层的参数和能源子系统的参数带入预先构建的双层优化模型，采用深度强化学习算法进行求解，得到失负荷功率评价指标和目标函数值；由失负荷功率评价指标和目标函数值对应的故障恢复方案作为多能耦合配电网的故障恢复方案；深度强化学习模型是基于配网层的参数和优化准则构建的上层优化模型，以及能源子系统的参数和优化准则构建的下层优化模型结合深度学习算法构建的。本发明采用双层优化模型并结合深度强化学习算法进行求解，提高了优化效率，克服了现有技术仅处理单层模型，优化效率低的问题。

本发明授权一种多能耦合配电网故障恢复方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种多能耦合配电网故障恢复方法，其特征在于，包括： 获取多能耦合配电网的配网层的参数和能源子系统的参数； 将所述配网层的参数和能源子系统的参数带入预先构建的双层优化模型，采用深度强化学习算法进行求解，得到失负荷功率评价指标和目标函数值； 由所述失负荷功率评价指标和目标函数值对应的配网层的参数和能源子系统的参数作为多能耦合配电网的故障恢复方案； 其中，所述双层优化模型是基于配网层的参数和优化准则构建的上层优化模型，以及能源子系统的参数和优化准则构建的下层优化模型结合深度学习算法构建的； 所述将所述配网层的参数和能源子系统的参数带入预先构建的双层优化模型，采用深度强化学习算法进行求解，得到失负荷功率评价指标和目标函数值，包括： S1初始化双层优化模型的参数和深度学习算法的参数； S2基于上层优化模型的马尔科夫状态，结合上层优化模型的马尔可夫行为选择概率分布表选择配电网开关调节状态行为，形成故障恢复方案，并将故障恢复方案传输至所述下层优化模型； S3基于所述故障恢复方案和所述下层优化模型的马尔可夫行为选择概率分布表选择下层优化模型的马尔可夫决策行为动作，形成接入节点的各设备功率输出量； S4基于所述故障恢复方案、所述上层优化模型的优化准则的衰减因子结合配网层优化准，计算执行当前轮次上层优化模型决策行为的失负荷功率评价指标； S5基于所述节点的各设备功率输出量和所述下层优化模型的优化准则的衰减因子结合下层优化模型的优化准则，计算执行当前轮次下层优化模型决策行为的目标函数值； S6基于经典轮盘赌选择法更新所述下层优化模型的选择概率分布表，将更新后的所述下层优化模型的选择概率分布表作为所述下层优化模型的选择概率分布表，并基于经典轮盘赌选择法更新上层优化模型的选择概率分布表，将更新后的所述上层优化模型的选择概率分布表作为所述上层优化模型的选择概率分布表； S7判断当前轮次是否达到深度学习最大迭代轮次，若未达到，则将当前轮次加1返回S2，否则输出当前轮次的失负荷功率评价指标和目标函数值，结束优化决策过程。

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中国电力科学研究院有限公司;国网四川省电力公司;国家电网有限公司，其通讯地址为：210003 江苏省南京市鼓楼区南瑞路8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”。

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