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龙图腾网获悉江苏省电力试验研究院有限公司;南京理工大学;国网江苏省电力有限公司电力科学研究院申请的专利基于深度强化学习的风电机组电网惯量支撑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：CN115133549B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202210587698.6，技术领域涉及：H02J3/11；该发明授权基于深度强化学习的风电机组电网惯量支撑方法是由李群;卜京;周建华;殷明慧;张宁宇;陈载宇;陈静;周连俊;吴先明;李阳;邹云;朱鑫要;刘建坤设计研发完成，并于2022-05-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度强化学习的风电机组电网惯量支撑方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于深度强化学习的风电机组电网惯量支撑方法，包括以下步骤：1获取风机转速、电网频率数据；2基于DDPG算法设计改进的风机一次调频控制策略；3在训练风速下对DDPG智能体进行训练；4利用步骤3训练好的智能体，在测试风速下根据风机转速和电网频率在线输出惯量支撑功率，实现风机对电网的惯量支撑。本发明的技术方案在风电机组RSC控制基础上，通过深度确定性策略梯度强化学习算法获得风电机组惯量支撑功率。与传统风机固定系数的一次调频控制相比，本发明提出的方法综合考虑风机稳定与惯量支撑效果，使风机在维持自身稳定运行的前提下充分利用转子动能为电网提供惯量支撑。

本发明授权基于深度强化学习的风电机组电网惯量支撑方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度强化学习的风电机组电网惯量支撑方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取风机转速、电网频率数据； 基于算法设计改进的风机一次调频控制策略； 在训练风速下对智能体进行训练； 利用步骤训练好的智能体，在测试风速下根据风机转速和电网频率偏差在线输出惯量支撑功率，实现风机对电网的惯量支撑； 步骤中，所述基于算法设计改进的风机一次调频控制策略，具体包括以下步骤： 选取系统状态变量为风机转速和电网频率偏差，即； 取智能体动作输出为风机惯量支撑功率，即； 设计智能体奖励函数，使风机惯量支撑功率输出同时考虑风机转速与惯量支撑效果； 风机RSC控制下有功功率与惯量支撑功率叠加，即为风机电磁功率； 步骤中，所述设计智能体奖励函数，奖励函数的表达式如下： ； 式中，为风机转速项奖励函数；智能体奖励函数分为两部分，分别为两部分奖励权重因子；奖励第一部分与电网频率偏差相关，智能体动作行为倾于风机惯量支撑效果；奖励第二部分与风机转速相关，智能体动作行为倾于机组稳定； 所述的表达式如下： ； ； 式中，表示风机切机转速；当风机转速偏离设定的上下惩罚边界，智能体动作输出接受惩罚，且偏离程度越大，惩罚越大；当风机转速下降至切机转速，惩罚值无穷大，当前回合训练结束。

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