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龙图腾网获悉国电南瑞科技股份有限公司;国网电力科学研究院有限公司;国网江苏省电力有限公司;国家电网有限公司申请的专利电网设备集控方法、系统及存储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：CN115049234B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202210616641.4，技术领域涉及：G06Q10/0639；该发明授权电网设备集控方法、系统及存储介质是由盛振明;程逍;孙杨;庞腊成;孙世明;胡浔惠;李岩;王树刚;郝宝欣;范青;钱朓;马洁;潘建亚;周立秋;季剑;马明明;王鹏设计研发完成，并于2022-06-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本电网设备集控方法、系统及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种电网设备集控方法、系统及存储介质，方法包括如下步骤：S1：构建电网的宏观指标和微观指标形成电网态势评估体系；S2：收集电网态势评估体系下大量时间断面中的电网的宏观指标的专家语义评估信息，并采用模糊数刻画专家语义评估信息，并将模糊数清晰化；S3：确定各个指标的权重，构建电网态势监测矩阵；S4：构建集控站各单元的深度神经网络模型，以电网态势监测矩阵获得的控制策略实施后的次状态的电网态势作为奖励训练深度神经网络模型；S5：将集控站各单元的实时电网态势输入对应的训练完成的深度神经网络，获得该状态下的最优控制策略。上述方法能实现定性定量指标共存情况下的电网优化集控，可在不同状态下做出最优集控决策。

本发明授权电网设备集控方法、系统及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种电网设备集控方法，其特征在于，包括如下步骤： S1：构建电网的宏观指标和微观指标形成电网态势评估体系； S2：收集电网态势评估体系下大量时间断面中的电网的宏观指标的专家语义评估信息，并采用模糊数刻画专家语义评估信息，并将模糊数清晰化； S3：确定各个指标的权重，构建电网态势监测矩阵； S4：构建集控站各单元的深度神经网络模型，以电网态势监测矩阵获得的控制策略实施后的次状态的电网态势作为奖励训练深度神经网络模型； S4.1：确定集控系统各单元的状态空间、动作空间、状态转移矩阵，构建深度神经网络，给予大量时间断片的电网态势中最优的态势无穷大的奖励参数； S4.2：从权值由高到低，依次选取与最优态势对应的指标误差大于等于设定阈值e的指标进行优化控制； S4.3：根据贪心策略判断探索还是利用，若为探索，则从动作空间中随机生成相应单元的动作改变值作为控制动作；若为利用，则利用主网络mainNET生成相应单元的控制动作； S4.4：将每次优化控制状态、控制动作、次状态和奖励作为样本存储到经验回放池，其中奖励为次状态的电网态势； S4.5：每间隔一定步长，将主网络mainNET参数传递给目标网络targetNET； S4.6：从经验回放池中随机抽取一定量样本，求取损失函数，通过梯度下降更新主网络mainNET的神经网络参数； S4.7：重复步骤S4.2至S4.6，直至主网络mainNET和目标网络targetNET之间的Q预测值和Q实际值的误差小于设定阈值； S5：将集控站各单元的实时电网态势输入对应的训练完成的深度神经网络，获得该状态下的最优控制策略。

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