买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉国网上海市电力公司;上海交通大学;华东电力试验研究院有限公司申请的专利配电网调度方法、计算机设备和存储介质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：CN120855523B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202510974652.3，技术领域涉及：H02J3/466；该发明授权配电网调度方法、计算机设备和存储介质是由魏新迟;黄兴德;王旭;陈冉;吴伟锋;时珊珊;柳劲松;吴汉霄;陆启宇;蒋传文设计研发完成，并于2025-07-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本配电网调度方法、计算机设备和存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供了一种配电网调度方法、计算机设备和存储介质，该方法包括：获取配电网的实时观测数据；调用预设的目标智能体对实时观测数据进行处理，得到配电网的调度动作指令，其中，目标智能体中的长短期记忆LSTM神经网络为根据配电网对应的约束马尔可夫决策过程下的多个参考数据对进行模仿预训练，并根据配电网对应的约束马尔可夫决策过程、约束马尔可夫决策过程对应的约束策略优化算法以及基于对抗对手的交替训练算法进行对抗交替训练得到，参考数据对包括配电网的参考状态以及参考状态对应的参考调度动作指令；根据调度动作指令对配电网进行调度。基于本申请方案，能够提升配电网调度的安全性、鲁棒性和经济性。

本发明授权配电网调度方法、计算机设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种配电网调度方法，其特征在于，包括： 获取配电网的实时观测数据； 调用预设的目标智能体对所述实时观测数据进行处理，得到所述配电网的调度动作指令，其中，所述目标智能体中的长短期记忆LSTM神经网络为根据所述配电网对应的约束马尔可夫决策过程下的多个参考数据对进行模仿预训练，并根据所述配电网对应的约束马尔可夫决策过程、所述约束马尔可夫决策过程对应的约束策略优化算法以及基于对抗对手的交替训练算法进行对抗交替训练得到，所述参考数据对包括所述配电网的参考状态以及所述参考状态对应的参考调度动作指令； 根据所述调度动作指令对所述配电网进行调度； 所述获取配电网的实时观测数据之前，包括： 构建初始智能体以及对手智能体，其中，所述初始智能体包括对应的多个LSTM神经网络，所述对手智能体包括对应的多个神经网络； 基于所述配电网对应的线性优化潮流算法，获取所述配电网对应的约束马尔可夫决策过程下的多个参考数据对； 基于多个所述参考数据对，对所述初始智能体进行模仿预训练得到预训练智能体； 根据所述约束马尔可夫决策过程、所述约束马尔可夫决策过程对应的约束策略优化算法以及基于对抗对手的交替训练算法，调用所述预训练智能体和所述对手智能体进行对抗交替训练得到目标智能体，其中，所述目标智能体为所述预训练智能体经过神经网络参数更新后形成； 所述基于多个所述参考数据对，对所述初始智能体进行模仿预训练得到预训练智能体，包括： 在对所述初始智能体的模仿预训练过程中，将多个所述参考数据对划分为多个批次的参考数据对； 针对多个所述批次的参考数据对中任意一个当前批次的参考数据对，将所述当前批次的参考数据对中参考状态输入所述初始智能体，得到所述初始智能体输出的所述当前批次的参考数据对中参考状态对应的预测调度动作指令； 根据所述当前批次的参考数据对中参考状态对应的预测调度动作指令与所述当前批次的参考数据对中参考调度动作指令进行损失计算，得到所述当前批次的均方误差损失； 基于所述当前批次的均方误差损失，通过梯度下降算法对所述初始智能体进行神经网络参数更新； 若不满足预设第一停止条件，则根据所述当前批次的下一批次的参考数据对，对所述初始智能体进行模仿预训练； 若满足所述预设第一停止条件，则结束对所述初始智能体的模仿预训练过程，并将所述初始智能体确定为预训练智能体。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人国网上海市电力公司;上海交通大学;华东电力试验研究院有限公司，其通讯地址为：200122 上海市浦东新区源深路1122号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。