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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利基于多智能体对比强化学习的电网热稳越限调控方法和系统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：CN115603388B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202211369486.7，技术领域涉及：H02J3/48；该发明授权基于多智能体对比强化学习的电网热稳越限调控方法和系统是由宋明黎;周屹赫;刘顺宇设计研发完成，并于2022-11-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多智能体对比强化学习的电网热稳越限调控方法和系统在说明书摘要公布了：基于多智能体对比强化学习的电网热稳越限调控方法，首先，根据典型日电网正常运行数据构建一系列电网热稳越限数据集，并利用图注意力神经网络计算电网节点的嵌入表示向量；然后，在基于协作架构的值分解深度Q网络基础上构建发电机调控的多智能体强化学习框架，该框架根据电网图表示特征拟合各发电机节点各动作的价值；然后构建对比学习模型来更好的区分不同发电机节点的特征表示；最后构建发电机动作执行模块，每个发电机根据自己节点的表示向量通过智能体网络选取期望价值最大的动作来调控电网，使得电网从热稳越限恢复到正常状态。本发明还包括基于多智能体对比强化学习的电网热稳越限调控系统。

本发明授权基于多智能体对比强化学习的电网热稳越限调控方法和系统在权利要求书中公布了：1.基于多智能体对比强化学习的电网热稳越限调控方法，包含如下步骤： 步骤1.构建电网热稳越限样本数据集； 步骤2.计算电网节点嵌入矩阵；具体包括：一个电网图状态定义为s＝A,H，其中A是包含N个电网节点的邻接矩阵，是N个节点原始特征组成的原始特征矩阵，然后采用图注意力神经网络在电网图网络节点之间进行节点特征计算： 其中f是计算两个节点特征向量相关度的函数；Wg是可以被训练的线性变换权重矩阵，Ni是节点i自己和一阶邻居构成的集合，σ·是一个激活函数，用以生成电网图最后的节点特征表示 步骤3.构建值分解电网多智能体调控模型；具体包括：采取基于协作架构的值分解深度Q网络来构建发电机调度的多智能体强化学习模型，并利用步骤2中生成的电网图节点表示特征作为模型输入，在该架构中智能体采用一个具有参数θ的深度神经网络来估计电网节点i特定状态下动作a的价值，动作的价值定义为在当前电网状态下执行动作后所得到的期望奖励值，智能体每次选择奖励值最高的动作对电网进行调控；然后所有节点计算出的Qi输入一个信用分配网络计算出最终的期望奖励值Qtot＝mixerQ1,Q1,...,Qn；再通过时序差分的方式对神经网络进行梯度更新； 步骤4.构建对比学习模型； 步骤5.根据深度学习模型执行发电机动作。

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