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龍圖騰網恭喜國網山東省電力公司經濟技術研究院;國家電網有限公司申請的專利基于深度強化學習的有源配電網集群動態劃分方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119154412B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-23發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202411666509.X，技術領域涉及：H02J3/46；該發明授權基于深度強化學習的有源配電網集群動態劃分方法及系統是由楊慎全;劉淑莉;鄭志杰;梁榮;李昭;楊波;崔燦;劉釗;楊揚;綦陸杰;鄧少治;王延朔;趙韌;張雯;李昊;李凱;張博頤;王耀雷設計研發完成，并于2024-11-21向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于深度強化學習的有源配電網集群動態劃分方法及系統在說明書摘要公布了：基于深度強化學習的有源配電網集群動態劃分方法及系統，方法包括以下步驟：步驟1：構建面向配電網集群動態劃分的CMDP模型；步驟2：利用拉格朗日松弛法將步驟1中構建的CMDP模型轉化為無約束問題，并構建基于AC?DRL的求解框架，用于求解CMDP模型；步驟3：對步驟2構建的基于AC?DRL的求解框架進行訓練，得到可部署的CMDP模型；步驟4：將步驟3獲得的可部署CMDP模型，部署到配電網調度云平臺中，根據配電網的實時觀測狀態提供集群劃分結果。相比于傳統的集群劃分方法，本發明在實際應用時，大大降低了計算復雜度，即使對于大型系統規模也可以做出極快的決策，使其更有能力實時響應配電網狀態的波動。

本發明授權基于深度強化學習的有源配電網集群動態劃分方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于深度強化學習的有源配電網集群動態劃分方法，其特征在于，包括以下步驟：步驟1：構建面向配電網集群動態劃分的CMDP模型，以如下公式表示： 1式中：為折扣因子，為成本限值，表示最優策略；為時刻包含配電網狀態信息的智能體狀態空間；為時刻作為配電網動態集群動態劃分結果的智能體動作空間；為智能體的獎勵函數；為智能體的成本函數；在時刻，智能體的成本函數以如下公式還表示： 2式中：表示集群內所存在的孤島個數；步驟2：利用拉格朗日松弛法將步驟1中構建的CMDP模型轉化為無約束問題，并構建基于AC-DRL的求解框架，用于求解CMDP模型；使用Gumbel-Softmax函數來生成動作的采樣概率，并據此選擇相應的離散動作，以如下公式表示： 3式中：π為策略，這里被形式化為一個神經網絡，它的輸入是狀態，輸出為每個節點的分區編號；是由產生的Gumbel噪聲，該噪聲被用來在采樣過程中引入隨機性；為節點屬于哪個集群的概率向量；為0到1上均勻分布的H個隨機變量組成的向量；為一個超參數；為softmax函數；在訓練動作網絡和評價網絡的過程中，引入雙Q裁剪學習技術，基于雙Q裁剪學習的策略損失函數以如下公式表示： 4式中：表示智能體根據動作網絡在狀態所采樣的動作，φ為離散策略網絡的神經網絡參數；和分別為獎勵價值函數和成本價值函數；步驟3：對步驟2構建的基于AC-DRL的求解框架進行訓練，訓練完成后，固定動作網絡的參數，得到可部署的CMDP模型；步驟4：將步驟3獲得的可部署CMDP模型，部署到配電網調度云平臺中，僅根據配電網的實時觀測狀態提供集群劃分結果。

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