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龙图腾网获悉山东华科信息技术有限公司;北京华清未来能源技术研究院有限公司;华科因诺(江苏)能源科技有限公司;华科因诺(青岛)能源科技有限公司;华科因诺(海南)能源科技有限公司;华科因诺(天津)能源科技有限公司;华科因诺(北京)数字科技有限公司申请的专利一种基于云边端协同的柔性配电网智能化管控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：CN119921466B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202411979726.4，技术领域涉及：H02J13/13；该发明授权一种基于云边端协同的柔性配电网智能化管控方法是由杨会轩;刘金会;苏明;张瑞照;彭丹丹;颜培粱;段英杰设计研发完成，并于2024-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于云边端协同的柔性配电网智能化管控方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于云边端协同的柔性配电网智能化管控方法，属于智能电网技术领域。通过云端构建并下发智能决策模型到边缘服务器，监控电网状态并制定管控策略。各边缘服务器间交换策略信息，协同工作。发送端边缘服务器基于多边缘协同计算策略效用。如果策略被驳回，发送端边缘服务器基于异常运行指标概率更新智能化调控判断与决策模型参数。如果策略被接受且策略效用超过效用阈值，边缘服务器会根据各区域电网运行情况更新模型。若策略多次被驳回或不满足多阈稳定性要求，云端将使用包含多个偏差因素的三元损失函数来更新模型，通过判断多域稳定性要求并引入自适应学习率与三元损失函数。本发明提高了决策的实时性和准确性。

本发明授权一种基于云边端协同的柔性配电网智能化管控方法在权利要求书中公布了：1.一种基于云边端协同的柔性配电网智能化管控方法，其特征在于，包括基于多边缘协同的配电网智能管控策略效用计算以及基于多域稳定性的云边协同管控模型更新； 1基于多边缘协同的配电网智能管控策略效用计算； 首先，云服务器训练并向边缘服务器下发智能化调控判断与决策模型以支持智能决策及配网运行状态监控；其次，发送端边缘服务器基于模型计算得到的电网运行状态及管控策略，并与接收端边缘服务器进行策略交互；最后，发送端边缘服务器基于多边缘协同计算策略效用； 包括以下步骤： 步骤1.1：云服务器训练并下发智能化调控判断与决策模型； 云服务器基于电网数据库中数据训练得到适配柔性配电网智能化管控的智能化调控判断与决策模型，该模型根据终端上传的实时数据以及边缘协同参数对电网运行状态进行分析，并给出相应管控策略； 云服务器将训练好的智能化调控判断与决策模型下发到各边缘服务器，边缘服务器集合表示为，其中，表示第个边缘服务器，为边缘服务器总数；边缘服务器首先根据云服务器下发的模型参数更新自己的智能化调控判断与决策模型，即；然后，基于管控区域内终端上传的区域配网运行数据和模型进行配电网运行状态评估并生成相应的管控策略；边缘服务器的智能化调控判断与决策模型表示为： ， ， ， 其中，输入参数包括两部分，一部分为管控区域内终端上传的区域配网运行数据，表示为，另一部分为边缘协同输入参数，在边缘服务器间进行边缘协同时使用，在此输入管控策略以分析策略有效性，没有进行边缘协同时，该参数置为空，表示为；、、分别表示电网运行状态处于正常、良好与异常；、、为管控区域三种电网运行状态对应的概率；为键值对，表示当前管控区域电网运行状态处于状态的概率为；为电网管控策略； 边缘服务器根据模型计算得到的电网运行状态相关数据判断当前区域电网是否需要管控；根据历史经验，设置电网运行安全阈值为，当时，边缘服务器判定当前管控区域电网运行状态异常，将作为发送端服务器向相邻服务器发送管控策略，通过边缘协同对策略进行评估优化； 步骤1.2：边缘服务器间管控策略交互 判定当前管控区域电网运行状态异常的边缘服务器作为发送端边缘服务器向相邻的边缘服务器发送管控策略，其中，为相邻边缘服务器的集合；作为接收端服务器接收到管控策略后，将发送的管控策略作为边缘协同输入参数输入到模型中，模型输入输出表示为： ， ， 式中，模型的输出、、为基于边缘协同管控策略得到的更新后电网运行状态；设、、为三种状态的转换阈值，若、或说明采用管控策略后电网运行状态变差，不能满足电网安全稳定的需求，接收端边缘服务器将驳回管控策略并将多种运行指标情况和对应的概率、基于边缘协同管控策略得到的更新后电网运行状态偏差回送给发送端边缘服务器；完成交互过程；否则，直接将多种运行指标情况和对应的概率、基于边缘协同管控策略得到的更新后电网运行状态偏差回送给发送端边缘服务器 步骤1.3：基于多边缘协同的配电网智能管控策略效用计算 发送端边缘服务器基于多边缘协同计算策略效用，策略效用一方面考虑了接收端服务器采用管控策略后电网处于三种运行状态的变化情况，若采用策略后异常状态概率增大，说明对于区域该策略效用差；反馈到多边缘协同计算策略效用中体现为：当异常状态概率增大或正常与良好的概率低时，效用也会降低；另一方面考虑多种运行指标情况，若电压越限、线路过电流和反向过载的概率超出阈值时，说明该策略在边缘服务器间协同效果差，应当降低策略效用，具体表示为： ， 式中，为接收端边缘服务器的数量，、、分别为三种电网运行状态的指数因子，用以区分不同状态概率偏差的影响力差异；、、分别为电压越限、线路过电流和反向过载的概率阈值，、、分别为电压越限、线路过电流和反向过载的权重；为指示函数，当时为1，否则为0；该式意为当电压越限、线路过电流和反向过载的概率超出阈值时，对策略效用施加惩罚项，且超出阈值越多惩罚项越大； 2基于多域稳定性的云边协同管控模型更新； 首先，当策略被接收端服务器驳回时发送端边缘服务器基于各接收边缘服务器的异常运行指标概率更新智能化调控判断与决策模型参数；其次，若策略被接收端服务器接收，且发送端边缘服务器基于多边缘协同计算的策略效用大于效用阈值，则基于各接收服务器管控区域电网运行情况更新智能化调控判断与决策模型；最后，若策略多次被驳回，或策略效用未满足多域稳定性要求，在云侧构建三元损失函数与自适应学习率，对智能化调控判断与决策模型进行更新。

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