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龙图腾网获悉北京交通大学申请的专利一种基于双延迟深度确定性策略梯度算法的新能源经柔直送出系统振荡抑制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：CN119518834B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17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：202411589509.4，技术领域涉及：H02J3/24；该发明授权一种基于双延迟深度确定性策略梯度算法的新能源经柔直送出系统振荡抑制方法是由吴翔宇;许寅;刘曌;王颖;尚子轩;于润妮;王帅杰设计研发完成，并于2024-11-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于双延迟深度确定性策略梯度算法的新能源经柔直送出系统振荡抑制方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于双延迟深度确定性策略梯度算法的新能源经柔直送出系统振荡抑制方法。该方法包括获取新能源经柔直送出系统的动态参数和电气量数据，构建深度强化学习模型，使用TD3算法对深度强化学习模型进行训练，得到训练好的深度强化学习模型；将新能源经柔直送出系统的当前状态空间数据输入到训练好的深度强化学习模型，训练好的深度强化学习模型输出附加阻尼控制参数，将附加阻尼控制参数应用于附加阻尼控制器，在线调整附加阻尼控制器的参数，生成新能源经柔直送出系统的最优控制策略。本发明提供了一种用于新能源经柔直送出系统的振荡抑制控制方法，通过TD3算法实现附加阻尼控制参数的自适应调节，实现系统振荡的自适应抑制。

本发明授权一种基于双延迟深度确定性策略梯度算法的新能源经柔直送出系统振荡抑制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于双延迟深度确定性策略梯度算法的新能源经柔直送出系统振荡抑制方法，其特征在于，包括： 获取新能源经柔直送出系统的动态参数和电气量数据，所述电气量数据包括直流侧电压电流和交流侧d轴电压数据； 基于新能源经柔直送出系统的动态参数和电气量数据构建深度强化学习模型，定义深度强化学习模型的状态空间集合、动作空间集合和奖励函数；使用TD3算法对所述深度强化学习模型进行训练，得到训练好的深度强化学习模型； 将新能源经柔直送出系统的当前状态空间数据输入到所述训练好的深度强化学习模型，所述训练好的深度强化学习模型输出附加阻尼控制参数，将所述附加阻尼控制参数应用于附加阻尼控制器，在线调整附加阻尼控制器的参数，生成所述新能源经柔直送出系统的最优控制策略； 所述的基于新能源经柔直送出系统的动态参数和电气量数据构建深度强化学习模型，包括： 构建基于包含输入层、隐藏层和输出层的深度神经网络结构的深度强化学习模型，所述深度强化学习模型包括状态空间、动作空间和奖励函数，所述状态空间包括系统的电压、电流和功率电气量，所述动作空间包括附加阻尼控制器的控制参数，所述奖励函数基于系统性能指标进行设计； 将所述深度强化学习模型作为附加阻尼控制器的自适应优化器，所述深度强化学习模型通过多层深度神经网络结构提取系统特征，输出附加阻尼控制参数。

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