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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利基于Transformer-PPO深度强化学习的光伏电站参数辨识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：CN119940134B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202510100691.0，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于Transformer-PPO深度强化学习的光伏电站参数辨识方法是由高慧敏;张嘉悦;金世华;郭淼;肖宏飞;樊星弛设计研发完成，并于2025-01-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于Transformer-PPO深度强化学习的光伏电站参数辨识方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于Transformer‑PPO深度强化学习的光伏电站参数辨识方法，该方法首先获取光伏电站的实测数构建辨识训练数据集，建立与光伏电站实测曲线运行环境相同的等值数学模型。其次建立基于BPA软件的Transformer深度强化学习环境。最后Transformer深度强化学习环境中，根据等值数学模型，搭建Transformer‑PPO智能体模型，并输入辨识训练数据集进行参数辨识训练，得到最终辨识结果。本发明根据光伏电站模型，将深度强化学习算法PPO与Transformer深度学习模型架构相结合，来筛选参数并进行准确、快速的辨识。

本发明授权基于Transformer-PPO深度强化学习的光伏电站参数辨识方法在权利要求书中公布了：1.基于Transformer‑PPO深度强化学习的光伏电站参数辨识方法，其特征在于，包括如下过程： 获取光伏电站的实测数构建辨识训练数据集，建立与光伏电站实测曲线运行环境相同的等值数学模型； 建立基于BPA软件的Transformer深度强化学习环境； Transformer深度强化学习环境中，根据等值数学模型，搭建Transformer‑PPO智能体模型，并输入辨识训练数据集进行参数辨识训练，得到最终辨识结果； 所述Transformer‑PPO智能体模型具体实现如下： 所述Transformer‑PPO智能体模型结构中包括了Transformer模块、Actor神经网络、Actor‑old神经网络和Critic神经网络； Transformer‑PPO算法与环境交互迭代，智能体从环境中获取当前状态st，智能体采取动作at并将结果反馈给环境，环境生成新的状态和奖励R，并将不断收集到的数据存入Rollout Buffer中，然后对Rollout Buffer进行抽样训练智能体；训练过程，Transformer模块用来提取特征，Actor网络用来输出策略；Actor‑old网络和Actor网络结构相同，且在训练开始时两个网络参数也相同；Actor‑old网络用来输出策略并选择动作但不进行梯度更新；Critic网络用于计算状态价值； Transformer模块包括顺序构造的全连接层、位置编码和多个编码层，每个编码层包括顺序级联的多头注意力层、归一化层、前馈网络和GRU门控单元。

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