基于强化学习的电力巡检具身智能路径优化方法及系统

    公开(公告)号:CN119358796B

    公开(公告)日:2025-04-25

    申请号:CN202411899778.0

    申请日:2024-12-23

    Abstract: 本发明提供基于强化学习的电力巡检具身智能路径优化方法及系统,涉及供电系统领域,该方法包括:建立待巡检区域环境模型,包括多个待巡检节点;根据多个待巡检节点的历史运行信息,确定多个待巡检节点之间的风险关联关系,构建基于深度Q网络的巡检路径优化模型,其奖励函数与多个待巡检节点之间的风险关联关系、每个待巡检节点的实时风险值及巡检能耗相关;根据多个待巡检节点的实时运行信息和风险关联关系,确定每个待巡检节点的实时风险值;通过巡检路径优化模型根据每个待巡检节点的实时风险值,生成实时电力巡检优化路径,控制电力巡检具身机器人进行电力巡检,具有提高电力巡检的效率及响应电力故障风险的实时性,减少能耗的优点。

    一种智能电网感知层簇协作ARQ方法

    公开(公告)号:CN118764140B

    公开(公告)日:2025-04-15

    申请号:CN202410971533.8

    申请日:2024-07-19

    Abstract: 本发明属于移动通信技术领域,具体涉及一种智能电网感知层簇协作ARQ方法;包括:构建智能电网感知层通信模型,将传感器节点划分为第一类节点和第二类节点;初始化第一类节点重传总次数;采用无协作ARQ重传次数分配算法计算得到第二类节点重传次数分配方案;采用全协作方法计算得到第一类节点分配重传方案;合并两类节点重传次数分配方案为电网ARQ重传次数分配方案;更新第一类节点重传总次数,重复求解电网ARQ重传次数分配方案,得到所有电网ARQ重传次数分配方案,选择传输链路丢包率最小的方案作为最佳电网ARQ重传次数分配方案并执行;本发明可满足电网业务的低时延要求,减少数据传输失败次数,降低重传所需的能量开销。

    一种构网型静止无功发生器参数优化方法及系统

    公开(公告)号:CN118868135B

    公开(公告)日:2024-12-13

    申请号:CN202411353921.6

    申请日:2024-09-27

    Abstract: 本申请公开了一种构网型静止无功发生器参数优化方法及系统,涉及构网型静止无功发生器参数优化领域,方法包括:随机生成构网型静止无功发生器的电流内环控制器的多组控制参数;采用双向长短时记忆神经网络构建超调量与电网的短路比、控制参数之间的第一函数映射,响应时间与电网的短路比、控制参数之间的第二函数映射,以及稳定裕度与电网的等效电感、控制参数之间的第三函数映射;采用粒子群算法对多组控制参数进行随机选择,将随机选择结果和电网当前时刻的短路比分别输入第一函数映射、第二函数映射,随机选择结果和电网当前时刻的等效电感将第三函数映射,直至稳定裕度差值、超调量和响应时间达到最小值时,输出最优控制参数。

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