买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉国网江苏省电力有限公司信息通信分公司申请的专利基于强化学习的电网数据质量管理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：CN120851714B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202511354012.9，技术领域涉及：G06Q10/0639；该发明授权基于强化学习的电网数据质量管理方法是由魏柳;宋玉;钟秋圆;汤雷;雒宇峰;杨雯;程环宇;刘凯;顾颖程;夏飞;刘梅招;魏圣杰;夏雪设计研发完成，并于2025-09-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于强化学习的电网数据质量管理方法在说明书摘要公布了：本发明涉及电网数据处理技术领域，尤其涉及一种基于强化学习的电网数据质量管理方法，包括：获取目标电网区域的电网拓扑数据以及负载分布数据，以确定目标电网区域对应的电网表征值；基于电网表征值以及预设的强化学习模型确定采集周期，基于采集周期采集目标电网区域内若干采集节点的电网运行数据；确定目标时间段对应的电网数据质量表征值，并基于电网数据质量表征值判定目标时间段内的电网数据质量是否符合预设标准，若符合预设标准，则将目标时间段内各采集节点的电网运行数据进行上传。本发明能够动态调整电网数据采集周期，确保数据采集的高效性，并且能够保证电网数据质量，提高电网数据可信度。

本发明授权基于强化学习的电网数据质量管理方法在权利要求书中公布了：1.一种基于强化学习的电网数据质量管理方法，其特征在于，包括： 步骤S1，获取目标电网区域的电网拓扑数据以及负载分布数据，以确定目标电网区域对应的电网表征值； 步骤S2，基于所述电网表征值以及预设的强化学习模型确定采集周期，并基于所述采集周期采集目标电网区域内若干采集节点的电网运行数据； 步骤S3，基于目标时间段内各所述采集节点的电网运行数据分别确定各采集节点对应的运行状态表征值，以确定各采集节点的节点类型，其中，所述节点类型包括关键影响类型以及非关键影响类型； 步骤S4，将所述目标时间段划分为若干时间子段，并基于各所述采集节点的节点类型以及各时间子段内各采集节点的电网运行数据，确定各采集节点对应的偏差影响系数； 步骤S5，基于各所述采集节点对应的偏差影响系数以及节点类型确定所述目标时间段对应的电网数据质量表征值； 步骤S6，基于所述电网数据质量表征值判定所述目标时间段内的电网数据质量是否符合预设标准，若符合预设标准，则将目标时间段内各采集节点的电网运行数据进行上传； 其中，在所述步骤S3中，任一所述采集节点对应的运行状态表征值根据以下步骤确定： 步骤S31，基于目标时间段内所述采集节点的电网运行数据确定所述采集节点对应的电网运行特征； 步骤S32，基于所述电网运行特征与预设运行特征的比对结果确定所述采集节点对应的运行状态表征值； 其中，任一采集节点对应的电网运行特征E1，E2，…，Ei，…，En，预设运行特征S1，S2，…，Si，…，Sn，则该采集节点对应的运行状态表征值ZT＝∑ni＝1Si×Eisqrt∑ni＝1Si2×sqrt∑ni＝1Ei2，i＝1,2，…，n，n为运行参数的数量，sqrt为预设的平方根确定函数； 在所述步骤S4中，确定任一所述采集节点对应的偏差影响系数，包括： 基于所述采集节点的节点类型确定所述偏差影响系数确定方式，其中， 若所述采集节点的节点类型为关键影响类型，则基于各所述时间子段内所述采集节点的电网运行数据确定各时间子段对应的置信系数，并基于各置信系数确定所述采集节点对应的偏差影响系数； 若所述采集节点的节点类型为非关键影响类型，则基于各所述时间子段内所述采集节点的电网运行数据与标准运行数据的比对结果，确定所述采集节点对应的偏差影响系数。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人国网江苏省电力有限公司信息通信分公司，其通讯地址为：210000 江苏省南京市北京西路20号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。