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龙图腾网获悉杭州哲达科技股份有限公司申请的专利一种基于强化学习的流体输配管网泵阀联调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：CN120871646B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202511407346.8，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权一种基于强化学习的流体输配管网泵阀联调控制方法是由吴平;沈天昱;王耀坤;麻剑锋;李创;范翔;沈岑;潘德茂设计研发完成，并于2025-09-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于强化学习的流体输配管网泵阀联调控制方法在说明书摘要公布了：本发明涉及流体输配与过程控制技术，旨在提供一种基于强化学习的流体输配管网泵阀联调控制方法。该方法包括：构建基于马尔可夫决策过程的泵阀控制模型，通过引入奖励函数实现三级时间尺度的安全保证；基于Actor‑Critic框架进行深度强化学习，在无需先验模型的条件下通过与流体输配管网的运行环境进行持续交互，使模型在线学习并持续训练至策略收敛；实时采集管网的状态变量并同时作为数字孪生系统和泵阀控制模型的输入，实现泵阀联调和协同控制。本发明能实现泵‑阀系统协同优化控制，避免单独控制带来耦合失调；支持在线学习与策略更新，具备适应动态负载变化能力；节能降耗效果显著，对模型不确定、扰动及延迟具有较强适应性。

本发明授权一种基于强化学习的流体输配管网泵阀联调控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于强化学习的流体输配管网泵阀联调控制方法，其特征在于，包括： 1构建基于马尔可夫决策过程的泵阀控制模型，以流体输配管网中的关键运行状态量和由数字孪生系统实时解算的水力特征向量作为输入，以泵的频率控制与阀门开度调整作为联合控制动作；通过引入包含供压误差、能耗惩罚和动作平滑性的奖励函数，实现三级时间尺度的安全保证； 2基于Actor-Critic框架进行深度强化学习，利用Actor网络生成控制动作，利用Critic网络评估策略优劣；Critic网络中嵌入用于预训练通用初始化的MAML框架，在无需先验模型的条件下通过与流体输配管网的运行环境进行持续交互，使模型在线学习并持续训练至策略收敛，得到具有最优控制策略的模型； 所述Actor-Critic框架中： Actor网络基于状态空间函数生成时刻阀门开度的控制指令；其目标函数为： ； 其中，表示目标函数；表示Actor网络的参数；为数学期望；为动作价值函数，由Critic网络计算；为时刻的状态；为Actor网络； Critic网络通过估算值函数来评估当前策略优劣，具体表示为下述的损失函数： ； 其中，表示目标函数；表示Critic网络的参数；为数学期望；为时刻的奖励；为折扣因子；为动作价值函数；为时刻的状态；为时刻的阀门开度，%；为时刻的状态；为时刻的阀门开度，%； 3将数字孪生系统部署于云端服务器，将训练后的泵阀控制模型作为控制器部署在流体输配管网中；实时采集管网的状态变量，并同时作为数字孪生系统和泵阀控制模型的输入；数字孪生系统将实时解算的水力特征向量反馈至泵阀控制模型，后者经运算后输出泵频与阀门开度的控制指令，实现泵阀联调和协同控制。

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