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龙图腾网获悉广东电网有限责任公司湛江供电局申请的专利基于深度确定性策略梯度的配网缺陷管理方法及装置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：CN119151721B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202411599373.5，技术领域涉及：G06Q50/06；该发明授权基于深度确定性策略梯度的配网缺陷管理方法及装置是由龙树燏;黄真有;彭倩;刘伟生;黄志锋;陈宇钊;刘丹;招宗鑫;张海燕;林毅;李志翔;庞建聪;王子轩;武仪欣;宋璐;程思尧;李迪希;尹俊杰;吴森;陈志文设计研发完成，并于2024-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度确定性策略梯度的配网缺陷管理方法及装置在说明书摘要公布了：本公开涉及电力技术领域，提供一种基于深度确定性策略梯度的配网缺陷管理方法及装置，该方法包括：建立电网环境资料库，其中，所述电网环境资料库包括缺陷记录库、天气状态库、线路资料库和人力资源库；通过智能体与所述电网环境资料库的交互学习训练DDPG模型；利用准随机分形搜索算法对所述DDPG模型中的噪声进行优化，得到QRFS‑DDPG模型；将获取的电网环境信息输入所述QRFS‑DDPG模型，确定配网缺陷的消缺计划安排。本公开能够使用准随机分形搜索算法优化的深度确定性策略梯度算实现电网缺陷的自动识别、分类和缺陷处理的智能排期，提高缺陷处理的效率和质量，确保电网的稳定和安全运行，并提升电网的运行效率和安全性。

本发明授权基于深度确定性策略梯度的配网缺陷管理方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于改进深度确定性策略的配网缺陷管理方法，其特征在于，包括： 建立电网环境资料库，其中，所述电网环境资料库包括缺陷记录库、天气状态库、线路资料库和人力资源库； 通过智能体与所述电网环境资料库的交互学习训练DDPG模型； 利用准随机分形搜索算法对所述DDPG模型中的噪声进行优化，得到QRFS-DDPG模型； 将获取的电网环境信息输入所述QRFS-DDPG模型，确定配网缺陷的消缺计划安排； 其中，所述通过智能体与所述电网环境资料库的交互学习训练DDPG模型，包括： 构建策略网络和价值网络，其中，所述策略网络根据当前电网状态输出派送工单决策，所述价值网络评估所述派送工单决策的预期回报； 通过确定性策略梯度算法和深度学习对所述策略网络和价值网络进行训练，得到配网缺陷管理策略，其中，所述智能体在每个时间步通过执行动作与电网环境交互，并收集由此产生的状态转换和奖励信息，得到所述配网缺陷管理策略，所述动作包括派送缺陷工单； 所述利用准随机分形搜索算法对所述DDPG模型中的噪声进行优化，得到QRFS-DDPG模型，包括： 通过逐步缩小搜索空间迭代搜索预设电网环境下的最佳噪声； 将所述最佳噪声添加在所述策略网络输出的动作上。

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