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申请/专利权人：珠海市阿普顿电气有限公司

摘要：本发明公开了电网智能物联平台管理方法及系统，涉及电网管理技术领域，将配电网优化问题分解为多个子问题，每个子问题的当前状态信息输入多层感知DQN网络模型，多层感知DQN网络模型为每个子问题输出Q值，基于Q值使用ε‑greedy策略进行探索为子问题找到初始调度策略，通过ADMM算法更新每个子问题拉格朗日乘子，并根据拉格朗日乘子调整每个子问题的初始调度策略后，得到每个子问题的最终调度策略。管理系统先通过将大规模优化问题分解为可并行求解的子问题，然后在动态环境中进行学习和调整，实时适应电网的变化，提供更灵活和智能的决策方案，协调每个子问题的调度方案，使得整体管理达到全局最优，提高配电网的运行效率和可靠性。

主权项：1.电网智能物联平台管理方法，其特征在于：所述管理方法包括以下步骤：管理系统将配电网优化问题分解为多个子问题，将每个子问题的当前状态信息输入多层感知DQN网络模型，多层感知DQN网络模型为每个子问题输出Q值，基于Q值使用ε-greedy策略进行探索为子问题找到初始调度策略；通过ADMM算法更新每个子问题拉格朗日乘子，并根据拉格朗日乘子调整每个子问题的初始调度策略后，得到每个子问题的最终调度策略；依据每个子问题的最终调度策略在仿真环境中模拟配电网的运行情况，进行多次迭代不断调整和修正最终调度策略，满足收敛条件后，为每个子问题输出全局最优调度策略并应用在配电网中；基于值使用ε-greedy策略进行探索为子问题找到初始调度策略，包括以下步骤：概率ε初始设置为0.9，每次迭代缩小0.1，生成一个0到1之间的随机数r，根据生成的随机数r进行调度策略选择，若随机数r小于概率ε，随机选择一个调度策略，若随机数r大于等于概率ε，选择值最大的调度策略；将选择的调度策略应用在仿真环境中，获取子问题的新状态信息，对选择的调度策略利用奖励函数结合新状态信息进行值更新，表达式为：，式中，为更新后的值，为更新前的值，为学习率，取值范围为，为奖励函数，为折扣因子，取值范围为，表示新状态信息下所有调度策略的最大值；重复迭代对选择的多个调度策略进行值更新，当概率ε=0.1时，选择值最大的调度策略作为初始调度策略。

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