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龙图腾网获悉广东电网有限责任公司广州供电局申请的专利深度强化学习与PI控制结合的负荷频率控制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：CN115471358B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202210948799.1，技术领域涉及：G06Q50/06；该发明授权深度强化学习与PI控制结合的负荷频率控制方法是由赵宏伟;张扬;卢有飞;梁雪青;刘璐豪;陈明辉;吴任博;张少凡;邹时容;蔡燕春;刘璇;张冠宇设计研发完成，并于2022-08-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本深度强化学习与PI控制结合的负荷频率控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种深度强化学习与PI控制结合的负荷频率控制方法，包括以下步骤：S1、构建深度强化学习控制器，包括Actor网络、Critic网络、Actor目标网络和Critic目标网络；S2、将频率信息通过信号处理器处理为状态信号并分别输入Actor网络和Actor目标网络；S3、Actor网络根据策略选取一个动作，输入电力系统和Critic网络，计算奖励信息并分别输入Actor网络和Actor目标网络；S4、更新状态价值，计算动作价值，计算Crtic网络的误差，计算Crtic网络的梯度，计算Actor网络的梯度；S5、比较Actor网络和Actor目标网络的参数、以及Critic网络和Critic目标网络的参数是否相同，判断是否继续训练；S6、将PI控制器和深度强化学习控制器接入电力系统，将频率变化量与设定值相比较，选取控制器对发电机调速器进行控制。

本发明授权深度强化学习与PI控制结合的负荷频率控制方法在权利要求书中公布了：1.一种深度强化学习与PI控制结合的负荷频率控制方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、构建深度强化学习控制器，包括Actor网络、Critic网络、Actor目标网络和Critic目标网络，初始化Actor网络和Critic网络的参数，将Actor网络和Critic网络的参数分别赋予Actor目标网络和Critic目标网络； S2、电力系统将频率信息通过信号处理器处理为频率变化量、频率变化率、频率变化总量，将频率变化量、频率变化率、频率变化总量作为当前状态的状态信号分别输入Actor网络和Actor目标网络； S3、Actor网络根据策略选取一个动作，将该动作作为深度强化学习控制器的动作信号，分别输入电力系统和Critic网络，电力系统进入更新状态，根据状态信号计算当前状态的奖励信息，并分别输入Actor网络和Actor目标网络； S4、通过Critic网络更新当前状态的状态价值，并计算当前状态该动作的动作价值，计算Actor网络的梯度并更新Actor网络的参数，计算Crtic网络的误差，计算Crtic网络的梯度并更新Crtic网络的参数； S5、分别比较Actor网络和Actor目标网络的参数、以及Critic网络和Critic目标网络的参数是否相同，如果参数相同，则停止训练，如果参数不同，则继续通过频率信息对深度强化学习控制器进行训练； S6、将PI控制器和训练完成后的深度强化学习控制器一同接入电力系统，将电力系统的频率变化量与设置的切换频率常数相比较，根据两者的比较结果选取控制器，对电力系统的发电机调速器进行控制； 奖励信息的计算方法为： 其中，rt为当前状态的奖励，rt-1为上一个状态的奖励，Δf为系统的频率变化量，为系统的频率变化率，k1为体现对频率变化量重视程度的常数，k2为对频率变化率重视程度的常数； 将电力系统的频率变化量与设置的切换频率常数相比较，根据两者的比较结果选取控制器，具体为： 若电力系统的频率变化量大于或等于设置的切换频率常数，则使用深度强化学习控制器；若电力系统的频率变化量小于设置的切换频率常数，则使用PI控制器。

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