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龙图腾网获悉国网信息通信产业集团有限公司;西安交通大学申请的专利一种有源配电网深度强化学习实时调度方法及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：CN115207977B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202210999422.9，技术领域涉及：H02J3/38；该发明授权一种有源配电网深度强化学习实时调度方法及系统是由白景坡;秦余;薛霖;王建学;赵佩绮;齐捷;李方时设计研发完成，并于2022-08-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种有源配电网深度强化学习实时调度方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种有源配电网深度强化学习实时调度方法及系统，采用改进的DDPG算法自适应了光伏和负荷的不确定性变化，避免了对复杂不确定性进行建模，该算法通过对高维、连续的状态、动作空间进行合适的定义，避免了离散化带来的误差，模型泛化和收敛机制的改进使得算法更有利于收敛。所提实时控制策略综合考虑了系统供需两侧的不平衡程度和响应主体的可调度能力，事件驱动机制的设计使得响应主体能够快速准确地响应能量补偿需求，有效地实现了系统的安全稳定运行。已实施的案例研究表明，所提出的日内‑实时多时间尺度有源配电网低碳经济调度方法在历史数据信息有限的情况下，可以达到接近拥有完美预测信息的优化方法的性能，同时计算时间大幅缩短。

本发明授权一种有源配电网深度强化学习实时调度方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种有源配电网深度强化学习实时调度方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、建立有源配电网中光伏机组、热电联产机组、空气源热泵、电转气设备和电制冷设备的设备运行模型，构建计及经济性和低碳性的多目标优化调度模型； S2、将步骤S1得到的多目标优化调度模型表述为强化学习的框架，采用改进的深度确定性策略梯度算法对连续状态和动作空间下的多目标优化调度模型进行训练和在线调度，得到日内调度的基准结果，改进的深度确定性策略梯度算法具体为： 在每个时段，采用所有设备的出力情况作为有源配电网中的动作空间；采用电负荷需求量、光伏发电功率、园区购电价格、园区天然气购买价格和二氧化碳排放价格作为有源配电网中的环境状态，有源配电网低碳经济调度的目标为寻找最优策略以最大化动作值函数，使用小批量梯度下降更新参数，采用蒙特卡洛抽样获取的数据作为有源配电网的环境状态，用于离线训练深度确定性策略梯度算法网络的参数，当离线训练过程结束后，得到最优策略下的深度确定性策略梯度算法参数，用于求解有源配电网实际运行时低碳经济调度问题； S3、根据步骤S2得到的日内调度基准结果，确定基于事件驱动的综合考虑系统供需两侧不平衡程度和响应主体可调度能力的实时调度策略，实时调度策略具体为： 系统实时运行时，在每个调度时刻读入监测的负荷、光伏和各种设备的状态信息，当前没有事件触发信号，依据日内15min的调度基准值下发控制指令，当前有事件触发信号，采用实时功率分配策略，并按照预设算法执行调度修正； S4、根据步骤S3确定的实时调度策略实现多重不确定性下有源配电网基于深度强化学习的实时调度。

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