国网山东省电力公司电力科学研究院;国家电网有限公司梁正堂获国家专利权
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龙图腾网获悉国网山东省电力公司电力科学研究院;国家电网有限公司申请的专利一种安全强化学习负荷频率控制方法、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：CN119602301B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202411624478.1，技术领域涉及：H02J3/11；该发明授权一种安全强化学习负荷频率控制方法、系统、设备及介质是由梁正堂;范德玲;张磊;秦佳峰;赵洺哲;张皓设计研发完成，并于2024-11-14向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种安全强化学习负荷频率控制方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明属于储能系统频率控制领域，公开一种安全强化学习负荷频率控制方法、系统、设备及介质，该安全强化学习负荷频率控制方法包括：构建频率控制模型；获取电力系统历史数据构建有标签数据集；根据标签数据集构建成本预测网络，将频率控制模型的状态和动作作为成本预测网络的输入，预测当前时刻的控制成本；构建深度强化学习控制器，并基于拉格朗日乘子将深度强化学习控制器中目标函数的不等式约束进行转化；根据转换结果，利用预测当前时刻的控制成本优化深度强化学习控制器的行动者网络，将优化后的行动者网络应用于实时负荷频率控制，实现对负荷频率的控制。本发明兼顾电力系统运行成本和调频性能，保证电力系统的综合效益。
本发明授权一种安全强化学习负荷频率控制方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种安全强化学习负荷频率控制方法，其特征在于，该安全强化学习负荷频率控制方法包括： 结合飞轮储能系统的调频特性和功率约束，并基于约束马尔可夫决策过程的核心要素构建频率控制模型； 获取电力系统历史数据，基于所述核心要素的成本函数构建有标签数据集；根据所述标签数据集训练长短时记忆网络，基于训练后的长短时记忆网络构建成本预测网络，将所述频率控制模型的状态和动作作为所述成本预测网络的输入，预测当前时刻的控制成本； 设定所述成本函数的上限值，构建深度强化学习控制器，并基于拉格朗日乘子将深度强化学习控制器中目标函数的不等式约束进行转化；根据转换结果，利用所述预测当前时刻的控制成本优化深度强化学习控制器的行动者网络，将优化后的行动者网络应用于实时负荷频率控制，实现对负荷频率的控制。
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