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龙图腾网获悉合肥工业大学申请的专利电网电压控制任务卸载及计算资源分配方法、设备及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：CN119883654B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24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：202510364619.9，技术领域涉及：G06F9/50；该发明授权电网电压控制任务卸载及计算资源分配方法、设备及介质是由李奇越;李立娟;唐昊;张倩;孙伟;李帷韬;程红;冯秋洋设计研发完成，并于2025-03-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本电网电压控制任务卸载及计算资源分配方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种电网电压控制任务卸载及计算资源分配方法、设备及介质，包括：依据节点数量和负载情况，设置电网电压节点分区模型，针对不同分区的节点数量和计算复杂度，并求出每个分区电压控制任务的计算时延；基于各分区计算时延后求出全局的任务计算时延；求出全局计算时延求出后，求出任务计算过程中的能耗；求出任务计算过程中的能耗后，进行建模求出时延和能耗最小化；最后基于时延和能耗最小化确定目标函数以及约束条件，运用深度强化学习算法求解从而得出电网电压控制任务卸载及计算资源分配策略；本发明优化电网分区策略，合理分配计算资源，从而最小化电压控制任务的计算时延和计算能耗成本，提升电网调控系统的自适应性和鲁棒性。

本发明授权电网电压控制任务卸载及计算资源分配方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种电网电压控制任务卸载及计算资源分配方法，其特征在于， S1、依据节点数量和负载情况，设置电网电压节点分区模型，针对不同分区的节点数量和计算复杂度，并求出每个分区电压控制任务的计算时延； S2、基于S1得到各分区计算时延后求出全局的任务计算时延； S3、求出全局计算时延求出后，求出任务计算过程中的能耗； S4、求出任务计算过程中的能耗后，进行建模求出时延和能耗最小化； S5、最后基于时延和能耗最小化确定目标函数以及约束条件，运用深度强化学习算法求解从而得出电网电压控制任务卸载及计算资源分配策略； 步骤S1具体包括， 依据节点数量和负载情况，将物理区域内的节点划分为若干子集，每个子集视为一个独立任务单元，以独立计算相应的电压控制任务； 设电网中有个节点，宏基站需要对其进行分区，每个分区中的节点数为，有个分区，则分区策略表示为： ，（1） 其中，为分区集合，为分区索引； 步骤S5的具体步骤包括， 1）初始化电网系统参数，包括：电网节点，基站计算资源上限以及任务时延阈值；定义并初始化深度强化学习模型，在深度强化学习框架中，每个分区状态空间为： （6） 其中，为节点总数，为节点分区情况，为宏基站计算资源总量，为历史决策反馈信息； 动作空间为： （7） 其中，表示调整分区节点数，表示调整计算资源分配； 分区的奖励函数为： （8） 其中，为权重参数，代表计算时延和计算能耗的影响权重； 决策计算资源分配策略的策略网络为；初始化全局模型和缓冲区，全局模型用于存储聚合后的全局参数，缓冲区用于暂存从各个分区收集的本地模型参数； 2）初始化电网系统参数之后，采用近端策略优化进行学习，具体基于策略-评估架构优化电网调控策略，策略网络负责生成最优动作，也即生成电网分区方案和计算资源分配比例，3）采用近端策略优化进行学习之后，进行训练和优化，直到算法收敛或达到训练轮数上限。

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