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龙图腾网恭喜国网吉林省电力有限公司;国网吉林省电力有限公司信息通信公司;长春理工大学高技术产业有限责任公司申请的专利基于深度Q网络的电力光通信数字孪生系统通信协议选择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：CN119299532B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16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：202411413123.8，技术领域涉及：H04L69/085；该发明授权基于深度Q网络的电力光通信数字孪生系统通信协议选择方法是由窦增;王思雨;丛犁;黄巍;张强;胡杨;毕彦君设计研发完成，并于2024-10-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度Q网络的电力光通信数字孪生系统通信协议选择方法在说明书摘要公布了：基于深度Q网络的电力光通信数字孪生系统通信协议选择方法，涉及电力光通信技术与数字孪生系统；解决现有数字孪生通信系统中存在的传输效率低、可靠性差等问题，本方法通过对获取电力光通信光缆数据进行传输，针对数字孪生系统的不同传输路径以及所需传输数据的形式、大小与复杂度，选择不同的通信协议，根据产生的时延信息，计算得到奖励反馈值，形成四元组，存入记忆库中；对DQN智能体网络模型进行训练，在训练结束之后，同样将每一次交互得到的结果存入记忆库中，形成训练样本集，采用深度学习优化算法RMSProp算法使DQN网络的均方误差函数收敛，从而改进DQN模型，使其精度提升。使其能够选择出最合理的通信协议。

本发明授权基于深度Q网络的电力光通信数字孪生系统通信协议选择方法在权利要求书中公布了：1.基于深度Q网络的电力光通信数字孪生系统通信协议选择方法，其特征是：该方法由以下步骤实现：步骤一、获取电力光通信光缆数据；步骤二、对步骤一所述的电力光通信光缆数据进行分阶段传输，在每个阶段传输数据时，随机选择通信协议，分别获得每个阶段传输数据的时延，再根据传输数据总时延获得对应奖励反馈值以及下一时刻的系统状态，并将当前时刻的系统状态，当前时刻选择的动作，当前时刻选择动作后获得的奖励反馈值以及下一时刻的系统状态作为四元组存入记忆库中；步骤三、构建DQN智能体网络模型，并采用步骤二中所述记忆库中的四元组数据对所述网络模型进行训练；使训练后的网络模型根据系统状态选择Q值最大的动作，作为最终选择的通信协议；将训练后的网络模型选择Q值最大的动作时对应的四元组数据存入记忆库中作为测试样本集，采用深度学习优化算法RMSProp使所述网络模型的均方误差函数收敛，优化网络模型的参数；实现在电力光通信数字孪生系统中，利用深度Q网络实现各个传输过程通信协议的选择；步骤二中，对电力光通信光缆数据进行传输分为三个阶段，由物理实体到数字孪生体的数据传输过程，数字孪生体之间的数据传输过程以及数字孪生体与数据库之间的数据传输过程；步骤三的具体实现过程为：步骤三一、初始化DQN智能体网络模型参数，包括估计网络与目标网络中的参数、学习率α、衰减因子γ、贪婪系数ε；步骤三二、定义DQN智能体模型的最大训练次数K；步骤三三、系统根据当前t时刻的状态随机选择动作，获得奖励反馈值，生成四元组存入记忆库中，然后利用记忆库中的四元组数据对DQN智能体络模型进行训练；步骤三四、当训练次数到达最大训练次数K时，模型训练结束；通过ε-greedy贪婪算法进行动作选择，以ε的概率随机选择动作，以1-ε的概率选择Q值最大的动作；步骤三五、将模型训练后的形成的四元组同样存入记忆库中，当记忆库容量已满时进行循环覆盖，并且随机选择记忆库中的存储样本，计算出预估Q值与目标Q值；步骤三六、利用预估Q值与目标Q值之间的差异，通过均方误差函数，采用深度学习优化算法RMSProp优化网络参数；将预估Q值表的参数结构赋予目标Q值表；步骤三七、当均方误差函数收敛时，结束。

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