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龙图腾网获悉内蒙古电力(集团)有限责任公司内蒙古电力科学研究院分公司申请的专利一种基于强化学习的旋转潮流控制器参数自适应调节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：CN121602401B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202610129524.3，技术领域涉及：H02J3/06；该发明授权一种基于强化学习的旋转潮流控制器参数自适应调节方法是由蔡文超;杨洋;刘小恺;贾俊青;李赫;武文丽;思勤;郭杉设计研发完成，并于2026-01-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于强化学习的旋转潮流控制器参数自适应调节方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于强化学习的旋转潮流控制器参数自适应调节方法，包括以下步骤：步骤S1、构建包括功率环和角度环的RPFC双闭环机电耦合动态模型；步骤S2、基于DDGP算法构建Actor‑Critic模型，对Actor‑Critic模型进行训练，得到训练好的Actor‑Critic模型；步骤S3、利用训练好的Actor‑Critic模型输出得到RPFC双闭环机电耦合动态模型的PID调节参数；步骤S4、在功率环中，根据PID调节参数计算有功参考电流指令值和无功参考电流指令值，并转换得到对应的目标转角参考值，在角度环中，根据目标转角参考值驱动RPFC中的RPST动作；根据该方法，能够避免机械结构的磨损，实现对目标功率转角参考值的快速跟踪，保证系统的快速响应。

本发明授权一种基于强化学习的旋转潮流控制器参数自适应调节方法在权利要求书中公布了：1.一种基于强化学习的旋转潮流控制器参数自适应调节方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1、构建包括功率环和角度环的RPFC双闭环机电耦合动态模型，所述功率环包括有功功率控制环路、无功功率控制环路和功率解耦控制模型； 步骤S2、基于DDGP算法构建Actor-Critic模型，对所述Actor-Critic模型进行训练，得到训练好的Actor-Critic模型； 步骤S3、利用所述训练好的Actor-Critic模型输出得到所述RPFC双闭环机电耦合动态模型的PID调节参数，所述PID调节参数包括所述有功功率控制环路和所述无功功率控制环路中的比例增益、积分增益和微分增益的调节分量； 步骤S4、在功率环中，根据所述PID调节参数计算有功参考电流指令值和无功参考电流指令值，并转换得到对应的目标转角参考值，在角度环中，根据所述目标转角参考值驱动RPFC中的RPST动作； 其中，所述步骤S2中的基于DDGP算法构建Actor-Critic模型，包括： 步骤S21、构建状态空间； 步骤S22、定义动作空间，构建参数映射机制，具体包括： 定义基准参数，所述基准参数的表达式为： 其中，为基准参数矢量；为比例增益的基准值、为积分增益的基准值，为微分增益的基准值； 定义动作空间，表达式为： 其中，为时刻智能体输出的的动作向量，为有功功率控制环路中的比例增益的调节分量，为有功功率控制环路中的积分增益的调节分量，为有功功率控制环路中的微分增益的调节分量，为无功功率控制环路中的比例增益的调节分量，为无功功率控制环路中的积分增益的调节分量，为无功功率控制环路中的微分增益的调节分量； 设计非对称缩放函数，根据所述非对称缩放函数计算所述有功功率控制环路和所述无功功率控制环路的比例增益、积分增益和微分增益的调节分量，所述非对称缩放函数表达式为： 其中，为实际生效的PID调节参数矢量；为调节增益系数；为非对称缩放映射函数；为智能体输出的动作向量； 步骤S23、设计分级惩罚与暂态抑制的复合奖励函数，所述复合奖励函数包括： 其中，为时刻的复合奖励；为跟踪误差奖励项；为峰值惩罚项；为稳态奖励项；为动作平滑约束项。

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内蒙古电力(集团)有限责任公司内蒙古电力科学研究院分公司，其通讯地址为：010010 内蒙古自治区呼和浩特市玉泉区锡林南路21号内蒙古电力科学研究院科研楼；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”。

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