一种基于强化学习的电力系统缺陷物资智能调度方法

    公开(公告)号:CN112258039A

    公开(公告)日:2021-01-22

    申请号:CN202011144804.0

    申请日:2020-10-23

    Abstract: 本发明公开了一种基于强化学习的电力系统缺陷物资智能调度方法,包括,定义强化学习中的状态、决策、转移方程、奖励函数及物资仓储动态调度问题中的需求和目标;利用马尔科夫决策过程解决所述物资仓储动态调度问题;罗列针对电网缺陷物资的Bellman方程并选择求解策略;将所述Bellman方程修改为数据驱动在线更新的形式,基于ε贪婪策略确定调度行动。本发明提出了基于马尔科夫随机过程和强化学习求解电力系统应急物资的联合控制和调度问题,且“端到端”算法不预测需求,直接做出库存控制和调度决策;同时在真实数据集上得到了验证,有很好的收敛性和增益,证明了方法的可用性与实践价值。

    一种基于数据智能感知的配网应急物资需求提报方法

    公开(公告)号:CN112926854B

    公开(公告)日:2024-03-29

    申请号:CN202110206032.7

    申请日:2021-02-24

    Abstract: 本发明公开了一种基于数据智能感知的配网应急物资需求提报方法,接收电力应急物资需求提报人员在事故现场提交应急物资需求,根据需求物资在仓库中的库存情况,启动不同物资需求响应方式;当物资库存满足应急物资需求时,则对相关应急物资需求进行仓库库存智能调配计算,将调配预案反馈给现场物资需求提报人员;当物资库存无法满足应急物资需求时,则从配网物资应急供应主题数据库中选取最新采集的配网物资市场供应商及市场价格信息,对配网物资市场供应商进行打分,计算出推荐供应商名单,生成本次应急物资需求最优供应预案并反馈给现场物资需求提报人员;现场物资需求提报人员根据反馈的调配预案或最优供应预案,反馈给现场应急抢险指挥人员。

    一种粒子群优化BP神经网络配网物资价格预测方法

    公开(公告)号:CN112950263A

    公开(公告)日:2021-06-11

    申请号:CN202110206030.8

    申请日:2021-02-24

    Abstract: 本发明公开了一种粒子群优化BP神经网络配网物资价格预测方法,包括,利用网络爬虫工具定期采集互联网上的配网物资市场价格和主要供应商信息;对所述信息进行数据归一化处理,形成配网物资市场价格数据库;利用PSO优化BP神经网络算法深度分析配网主要物资采购价格,形成配网主要物资价格走势预测分析模型;将所述数据库内的数据作为输入变量,输入所述预测分析模型内进行配网主要物资价格走势预测分析,降低配网主要物资采购成本。本发明进行配网主要物资价格走势预测分析,以便在价格较低的时候购买配网主要物资,减低配网主要物资采购成本。

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