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龙图腾网获悉国网湖南省电力有限公司;国网湖南省电力有限公司供电服务中心(计量中心);国家电网有限公司申请的专利基于强化学习的低压配电网多目标协同优化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：CN121546641B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202610056665.7，技术领域涉及：H02J3/17；该发明授权基于强化学习的低压配电网多目标协同优化方法及系统是由李琼;贺星;刘谋海;余敏琪;谢雄设计研发完成，并于2026-01-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于强化学习的低压配电网多目标协同优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于强化学习的低压配电网多目标协同优化方法及系统，该方法步骤包括：步骤S01.将低压配电网可调设备作为智能体，获取多个智能体的历史运行数据构成训练数据集；步骤S02.构建多目标优化模型，并定义相量形式的奖励函数与多目标权重；步骤S03.对深度强化学习模型进行集中式训练，训练过程中将多目标权重输入神经网络，按照奖励相量以最大化累计奖励进行学习，并通过相量融合层将多目标权重向量与Q值向量进行融合；步骤S04.获取低压配电网中多个智能体的实时运行数据，使用训练学习到的策略控制各智能体动作。本发明能够在分布式光伏大规模接入场景下实现多目标的协同优化控制。

本发明授权基于强化学习的低压配电网多目标协同优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于强化学习的低压配电网多目标协同优化方法，其特征在于，步骤包括： 步骤S01.将低压配电网可调设备作为低压配电网环境中的智能体，获取低压配电网中多个智能体的历史运行数据构成训练数据集； 步骤S02.构建多目标优化模型，模型中优化目标包括电压偏差最低、线损最低以及光伏消纳率最高，并定义相量形式的奖励函数与多目标权重以形成奖励相量以及权重相量，所述奖励相量包括多个复相量分量，每个复相量分量对应一个优化目标，所述复相量分量中编码有优化目标的强度以及偏好相位； 步骤S03.使用训练数据集对基于Actor-Critic网络结构的深度强化学习模型进行集中式训练，训练过程中将多目标权重输入神经网络，由神经网络的Actor网络与Critic网络按照所述奖励相量以最大化累计奖励进行学习，由Critic网络输出包含多个优化目标对应Q值的Q值向量，并通过相量融合层将多目标权重向量与Q值向量进行融合得到融合Q值向量； 步骤S04.获取低压配电网中多个智能体的实时运行数据，根据获取的实时运行数据使用集中式训练学习到的策略控制各智能体动作，实现低压配电网台区协同优化； 步骤S02中，所述奖励相量的表达式为： 其中，表示奖励服务向量，表示优化目标的偏好相位向量，表示第个优化目标的强度，表示第个优化目标的偏好相位以用于表征优化目标的优化方向与偏好，偏好相位根据优化目标的俯仰角和方位角组合得到，表示优化目标的数量。

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