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龙图腾网恭喜国网江苏省电力有限公司电力科学研究院;江苏省电力试验研究院有限公司申请的专利一种基于物理信息和深度强化学习的电力系统自动化操作方法及装置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：CN113761791B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-22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：202110881199.3，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于物理信息和深度强化学习的电力系统自动化操作方法及装置是由袁晓冬;袁宇波;孙天奎;史明明;司鑫尧;苏伟;郭佳豪;姜云龙;肖小龙设计研发完成，并于2021-08-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于物理信息和深度强化学习的电力系统自动化操作方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于物理信息和深度强化学习的电力系统自动化操作方法及装置。该方法设定强化学习训练需要的神经网络结构、参数、状态空间、可选择的动作空间，构建一个深度Q学习智能体，通过最小化线路故障的频率和严重程度来预测自动行动。然后，直接应用电力系统物理信息作为训练已知限定，减少训练数据，加快训练时间。其次，设计用于优化的奖励函数，训练选择不同的动作以达到最大的奖励，寻找最优的自动化操作。本发明结合物理信息特征，基于DQN算法对电力系统各输电线路和变电站拓扑进行了优化控制，兼顾了经济性和有效性。本发明能在较少数据的情况下，实时地进行电力系统稳定控制。

本发明授权一种基于物理信息和深度强化学习的电力系统自动化操作方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于物理信息和深度强化学习的电力系统自动化操作方法，其特征在于：包括：以电力系统电网状态数据为输入，电力系统操作动作为输出，电力系统物理信息为条件，构建电力系统自动化操作物理信息神经网络；所述电力系统操作动作包括：打开或关断输电线路，以及重新配置变电站连接拓扑；所述电力系统物理信息包括：电力系统输电线路拥有热阈值，超过热阈值将增加训练的惩罚值；以及，电力系统拓扑网络随着电力系统操作动作实时在线更新电力系统电网状态信息，再进行下一轮操作动作决策；采用深度强化学习训练所构建的电力系统自动化操作物理信息神经网络，训练过程中，采用优化设计的奖励函数选择最优操作动作决策；所述奖励函数如下：reward＝αNload+βNgen+γLuse+δCaction；其中，reward为奖励值，α、β、γ、δ为子奖励系数，Nload为关断负荷数量，Ngen为关断发电机组数量，Luse为线路容量使用，Caction为动作成本；Nload、Ngen和Luse通过电网状态数据获取，动作成本Caction为节点分裂的成本和线路状态切换的成本之和；训练过程中，如果奖励达到预设的奖励阈值，或者进行非法操作，或者线路切断次数超过预设值，则结束训练；所述非法操作是指连接预设的不可用的输电线路；并且，训练过程中，加入记忆重放的环节和是否需要操作动作的预判环节；所述是否需要操作动作的预判环节具体为：当过去的N个奖励值没有出现减少时，不再执行操作动作；基于实时电力系统电网状态数据和训练好的电力系统自动化操作物理信息神经网络，得到实时电力系统自动化操作动作决策。

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