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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利适用于变化场景的过载线路紧急控制策略持续学习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：CN120545987B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202510693487.4，技术领域涉及：H02J3/001；该发明授权适用于变化场景的过载线路紧急控制策略持续学习方法是由张俊勃;张寿志;陈戈设计研发完成，并于2025-05-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本适用于变化场景的过载线路紧急控制策略持续学习方法在说明书摘要公布了：本发明提供适用于变化场景的过载线路紧急控制策略持续学习方法。首先，设计大策略模型与策略网络模型。然后，针对持续时间段下的过载运行方式，基于上一时间段下的大策略模型和初始策略网络学习出当前时间段下的大策略模型和初始策略网络，具体流程包括搜索该时间段下的过载运行方式；采用大策略模型实施决策流程，筛选出大策略模型处理不了的过载运行方式；通过强化学习方法学习大策略模型处理不了的过载运行方式，得到策略网络；把策略网络处理的过载运行方式与紧急控制方案作为大策略模型的新增样本，进一步学习大策略模型。本发明可以实现在变化场景下的过载线路紧急控制策略持续学习，学到适用于各时间段下的紧急控制策略。

本发明授权适用于变化场景的过载线路紧急控制策略持续学习方法在权利要求书中公布了：1.适用于变化场景的过载线路紧急控制策略持续学习方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： S1：设计大策略模型Π与策略网络模型π，基于大策略模型Π与策略网络模型π进行S2~S5的紧急控制策略持续学习流程； S2：定义表示持续学习时间段的符号为T，时间段数量为n，大策略模型Π学习的样本集为Ds； S3：初始化持续学习的时间段索引i=1，并对初始大策略模型Π0和初始策略网络π0进行初始化； S4：对Ti时间段下的过载运行方式进行紧急控制策略学习，基于大策略模型Πi-1和策略网络模型πi-1学习出大策略模型Πi和初始策略网络模型πi，并输出大策略模型学习的最新样本集D's； S5：判断i是否大于n，若是，则结束，输出经过持续学习后的大策略模型Πi与策略网络πi；若不是，则i=i+1，Ds=D's，并跳转到S4继续进行下一时间段的策略学习； 其中，所述紧急控制策略学习的步骤包括： S4-1：搜索Ti时间段下的过载运行方式，把过载运行方式的集合记为Di； S4-2：判断i是否等于1，若是，则D'i=Di，并跳转到S4-4；若不是，则直接跳转到S4-3； S4-3：采用大策略模型Πi-1对过载运行方式的集合Di中的过载运行方式实施决策流程，获得决策效果，筛选出大策略模型Πi-1处理不了的场景，记为集合D'i； S4-4：采用强化学习方法对集合D'i中的过载运行方式进行学习，学得策略网络模型πi； S4-5：采用策略网络模型πi对集合D'i中过载运行方式实施决策流程，形成映射对{sk,ak}，其中sk为过载运行方式的状态，ak为紧急控制方案，k为集合D'i中运行方式索引；把所有映射对{sk,ak}存入大策略模型样本集Ds中，形成样本集D's； S4-6：针对样本集D's中的样本，采用图深度学习方法对大策略模型Πi-1进行深度学习，学习得到大策略模型Πi。

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