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龙图腾网获悉国网江苏省电力有限公司经济技术研究院申请的专利基于强化学习的电力系统多目标调度优化控制方法及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：CN119695928B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202411483206.4，技术领域涉及：H02J3/12；该发明授权基于强化学习的电力系统多目标调度优化控制方法及系统是由孙文涛;蔡晖;韩杏宁;王荃荃;张文嘉;祁万春;谢珍建;许偲轩;葛毅;彭竹弈;宋杉;赵菲菲;万鹭设计研发完成，并于2024-10-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于强化学习的电力系统多目标调度优化控制方法及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的多目标调度优化方法，包括以下步骤：获取电力系统各节点的历史电压数据；随机生成电源与负荷扰动，通过潮流计算求解后改变各节点电压值，记录系统各支路电流、总网损及总无功补偿容量；利用蒙特卡洛方法计算各电压节点对支路电流、系统总网损、总无功补偿量的灵敏度向量，赋权相加归一化得到总加权灵敏度向量为各节点的“权”；定义节点“权”与其时序运行电压偏移值相乘为节点加权电压偏移值，全局累加后为系统加权电压偏移值；引入系统加权电压偏移值训练近端策略优化强化学习智能体；由此电力系统电压实时优化控制策略。本发明能有效实现电力系统多目标控制，有利于电力系统安全、可靠、经济运行。

本发明授权基于强化学习的电力系统多目标调度优化控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于强化学习的电力系统多目标调度优化控制方法，其特征在于，所述电力系统多目标调度优化方法包括： 获取电力系统拓扑结构及多场景下各节点电压历史数据，构建光伏模型、风力发电机模型、复合负荷模型； 随机生成电力系统电源节点电压和负荷扰动，通过潮流计算求解后，得到改变后各节点电压幅值，记录此状态下各支路电流值、系统实时总网损、系统实时总无功补偿量； 利用蒙特卡洛方法分析分别获得各电压节点对每条电流支路的灵敏度矩阵、对系统实时总网损的灵敏度向量、对系统实时总无功补偿量的灵敏度向量，赋权相加归一化得到总加权灵敏度向量，定义为各节点的“权”； 将节点“权”与其时序运行电压偏移值相乘定义为节点加权电压偏移值，全局累加后为系统当前状态下的系统加权电压偏移值； 引入系统加权电压偏移值训练近端策略优化强化学习智能体；根据训练好的智能优化控制模型进行电力系统电压实时优化控制。

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