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龙图腾网获悉山东科技大学申请的专利基于分支双重深度Q网络的配网实时动态重构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：CN114282330B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202111625067.0，技术领域涉及：G06F30/18；该发明授权基于分支双重深度Q网络的配网实时动态重构方法及系统是由张玉敏;吉兴全;尹孜阳;张旋;于一潇;杨子震;刘志强;朱应业;赵国航;刘小虎设计研发完成，并于2021-12-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于分支双重深度Q网络的配网实时动态重构方法及系统在说明书摘要公布了：本公开提出了基于分支双重深度Q网络的配网实时动态重构方法及系统，重构方法，包括如下过程：获取配电网实时节点负荷和分布式电源出力；将获取的数据传输至基于马尔可夫决策过程MDP构建的动态DNR模型；所述动态DNR模型以最小化网损成本和开关动作成本为目标函数；基于配电网环路分解得到分支双重深度Q网络，采用Q学习算法对动态DNR模型进行求解，获得使得分支双重深度Q网络输出回报最大的开关动作集合，根据开关动作集合更新配电网的拓扑结构。本公开通过挖掘动态DNR决策变量和决策结果之间的时序动态变化规律，在线应用时无需进行潮流建模和分段决策，且不依赖日前的负荷和分布式电源出力预测，能够大大提高配电网的运行性能。

本发明授权基于分支双重深度Q网络的配网实时动态重构方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于分支双重深度Q网络的配网实时动态重构方法，其特征是，包括如下过程： 获取配电网实时节点负荷和分布式电源出力； 将获取的数据传输至基于马尔可夫决策过程MDP构建的动态DNR模型；所述动态DNR模型以最小化网损成本和开关动作成本为目标函数；其中，MDP表示基于马尔可夫过程理论的随机动态系统的决策过程；动态DNR模型为配电网重构模型，具体表示为： ； ； 其中，表示系统在状态时，执行动作后，系统状态变为的概率；表示系统在状态时，执行动作后产生的即时回报；表示t时刻的状态，表示t+1时刻的状态，表示t时刻的动作开关； 基于配电网环路分解改进得到分支双重深度Q网络，采用Q学习算法对动态DNR模型进行求解，获得使得分支双重深度Q网络输出回报最大的开关动作集合，根据开关动作集合更新配电网的拓扑结构，具体的： 基于配电网环路分解，得到的分支双重深度Q网络的结构为：以配电网中的环路数作为Q学习算法网络的输出维度，每一维度输出向量的维度为所属环路的开关数量；采用贪婪选择策略选择Q学习算法网络的输出维度中回报最大的开关，作为决策动作开关。

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