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龙图腾网获悉广东电网有限责任公司申请的专利一种基于数字孪生与深度学习的电网智能调度系统及方法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：CN121036317B 。

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：202511059752.X，技术领域涉及：H02J13/10；该发明授权一种基于数字孪生与深度学习的电网智能调度系统及方法是由谢瀚阳;严宇平;鲁军;刘晔;朱泰鹏;卫潮冰;江子祺;林颖宇设计研发完成，并于2025-07-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于数字孪生与深度学习的电网智能调度系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于数字孪生与深度学习的电网智能调度系统及方法，涉及电网智能调度技术领域，一种基于数字孪生与深度学习的电网智能调度方法，具体步骤包括：步骤一、通过融合多源异构数据与动态参数更新机制，构建与物理电网同步映射的电网数字孪生体，步骤二、采用联邦学习框架聚合多区域电网数据，建立设备退化模型，完善优先级数据通道机制，步骤三、基于电网数字孪生体确定实时电网状态及设备风险系数，设计深度强化学习动态决策框架，实现多目标协同的负载调度优化，本发明基于电网数字孪生体确定实时电网状态及设备风险系数，设计深度强化学习动态决策框架，可以实现多目标协同的负载调度优化。

本发明授权一种基于数字孪生与深度学习的电网智能调度系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于数字孪生与深度学习的电网智能调度方法，其特征在于，包括： 步骤一、通过融合多源异构数据与动态参数更新机制，构建与物理电网同步映射的电网数字孪生体； 步骤二、采用联邦学习框架聚合多区域电网数据，建立设备退化模型，完善优先级数据通道机制； 部署联邦学习架构，设置中央聚合服务器与区域电网客户端，客户端仅上传加密模型梯度； 服务器通过加权平均法聚合各区域加密梯度，聚合加密梯度的权重等于该区域本地训练样本数量与所有区域本地训练样本数量的比值； 根据聚合加密梯度更新全局模型参数，更新后的全局模型参数等于旧全局模型参数与聚合梯度之差，聚合梯度为聚合加密梯度与学习率之积，将更新后的全局模型参数下发至各区域客户端； 当设备负载率持续n个时间窗口大于阈值H时，基于剩余寿命预测值动态更新孪生体电阻参数，更新后的孪生体电阻参数等于旧电阻参数与剩余寿命衰减率的综合值； 计算设备负载强度与剩余寿命衰减程度，加权求和得到风险系数； 根据风险系数构建三级传输保障机制，风险系数值越高表明设备健康恶化风险越快，根据历史设备故障数据设置风险系数阈值A1与A2，根据风险系数阈值划分不同设备类别，为不同设备类别匹配不同的传输协议，具体传输协议匹配方法为，其中x表示第x个设备，表示第x设备的风险系数，表示第x设备的传输协议，每隔n*t时长通过联邦学习更新设备衰减率，并重算风险系数； 步骤三、基于电网数字孪生体确定实时电网状态及设备风险系数，设计深度强化学习动态决策框架，实现多目标协同的负载调度优化。

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