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      基于數(shù)據(jù)-模型混合驅(qū)動(dòng)方法的多類型移動(dòng)應(yīng)急資源優(yōu)化調(diào)度和配電網(wǎng)韌性提升策略

      文檔序號(hào):40390197發(fā)布日期:2024-12-20 12:13閱讀:來(lái)源:國(guó)知局

      技術(shù)特征:

      1.一種基于數(shù)據(jù)-模型混合驅(qū)動(dòng)方法的多類型移動(dòng)應(yīng)急資源優(yōu)化調(diào)度和配電網(wǎng)韌性提升策略,其特征在于:從移動(dòng)儲(chǔ)能車和應(yīng)急搶修隊(duì)的動(dòng)態(tài)交互關(guān)系出發(fā),同時(shí)協(xié)調(diào)移動(dòng)儲(chǔ)能車和應(yīng)急搶修隊(duì)進(jìn)行負(fù)荷恢復(fù)和道路維修;考慮修復(fù)道路所需時(shí)長(zhǎng)不確定下調(diào)度應(yīng)急搶修隊(duì)對(duì)交通網(wǎng)損壞道路進(jìn)行修復(fù);以及考慮交通網(wǎng)道路狀態(tài)動(dòng)態(tài)變化下調(diào)度移動(dòng)儲(chǔ)能車對(duì)配電網(wǎng)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行負(fù)荷恢復(fù);將數(shù)據(jù)方法和模型方法相結(jié)合用以求解以上多類型移動(dòng)應(yīng)急資源調(diào)度問(wèn)題;其中,數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)部分由基于圖注意力機(jī)制的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法gatd3qn支撐,gatd3qn算法結(jié)合基于注意力機(jī)制的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、double?dqn算法和duelingdqn算法對(duì)dqn算法的特征提取能力和q值計(jì)算進(jìn)行優(yōu)化,并采用優(yōu)先經(jīng)驗(yàn)回放策略提高算法的采樣效率和訓(xùn)練效果,以求解出最優(yōu)的多類型移動(dòng)應(yīng)急資源路由行為策略;模型驅(qū)動(dòng)部分將移動(dòng)儲(chǔ)能車和應(yīng)急搶修隊(duì)的調(diào)度模型、配電網(wǎng)重構(gòu)模型和配電網(wǎng)最優(yōu)潮流模型構(gòu)建為misocp模型并求解出最優(yōu)的多類型移動(dòng)應(yīng)急資源調(diào)度行為策略,包括移動(dòng)儲(chǔ)能車的功率調(diào)度決策、應(yīng)急搶修隊(duì)的道路修復(fù)決策或者返回倉(cāng)庫(kù)決策,以實(shí)現(xiàn)配電網(wǎng)韌性提升。

      2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于數(shù)據(jù)-模型混合驅(qū)動(dòng)方法的多類型移動(dòng)應(yīng)急資源優(yōu)化調(diào)度和配電網(wǎng)韌性提升策略,其特征在于:

      3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于數(shù)據(jù)-模型混合驅(qū)動(dòng)方法的多類型移動(dòng)應(yīng)急資源優(yōu)化調(diào)度和配電網(wǎng)韌性提升策略,其特征在于:在步驟s1中,對(duì)電力-交通耦合網(wǎng)模型、移動(dòng)儲(chǔ)能車圖強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型和應(yīng)急搶修隊(duì)圖強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型的初始化,并初始化訓(xùn)練幕數(shù)。

      4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于數(shù)據(jù)-模型混合驅(qū)動(dòng)方法的多類型移動(dòng)應(yīng)急資源優(yōu)化調(diào)度和配電網(wǎng)韌性提升策略,其特征在于:在步驟s2中,在配電網(wǎng)中隨機(jī)設(shè)置部分線路中斷,構(gòu)建出損壞線路集合lpds,off,用于模擬配電網(wǎng)薄弱線路在極端事件發(fā)生后的中斷情況;并在交通網(wǎng)中隨機(jī)設(shè)置部分道路損壞,構(gòu)建出損壞道路集合以模擬交通網(wǎng)部分道路在極端事件照成的障礙物堵塞通行的情況。

      5.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于數(shù)據(jù)-模型混合驅(qū)動(dòng)方法的多類型移動(dòng)應(yīng)急資源優(yōu)化調(diào)度和配電網(wǎng)韌性提升策略,其特征在于:在步驟s3中具體包括:對(duì)圖強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法環(huán)境中的各項(xiàng)變量初始化以及對(duì)電力-交通耦合網(wǎng)故障場(chǎng)景初始化,并初始化訓(xùn)練時(shí)間。

      6.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于數(shù)據(jù)-模型混合驅(qū)動(dòng)方法的多類型移動(dòng)應(yīng)急資源優(yōu)化調(diào)度和配電網(wǎng)韌性提升策略,其特征在于:

      7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的基于數(shù)據(jù)-模型混合驅(qū)動(dòng)方法的多類型移動(dòng)應(yīng)急資源優(yōu)化調(diào)度和配電網(wǎng)韌性提升策略,其特征在于:

      8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的基于數(shù)據(jù)-模型混合驅(qū)動(dòng)方法的多類型移動(dòng)應(yīng)急資源優(yōu)化調(diào)度和配電網(wǎng)韌性提升策略,其特征在于:

      9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的基于數(shù)據(jù)-模型混合驅(qū)動(dòng)方法的多類型移動(dòng)應(yīng)急資源優(yōu)化調(diào)度和配電網(wǎng)韌性提升策略,其特征在于:

      10.一種電子設(shè)備,包括存儲(chǔ)器、處理器及存儲(chǔ)在存儲(chǔ)器上并可在處理器上運(yùn)行的計(jì)算機(jī)程序,其特征在于,所述處理器執(zhí)行所述程序時(shí)實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求2-9其中任一項(xiàng)所述的基于數(shù)據(jù)-模型混合驅(qū)動(dòng)方法的多類型移動(dòng)應(yīng)急資源優(yōu)化調(diào)度和配電網(wǎng)韌性提升策略的步驟。


      技術(shù)總結(jié)
      本發(fā)明提供一種基于數(shù)據(jù)?模型混合驅(qū)動(dòng)方法的多類型移動(dòng)應(yīng)急資源優(yōu)化調(diào)度和配電網(wǎng)韌性提升策略,從移動(dòng)儲(chǔ)能車和應(yīng)急搶修隊(duì)的動(dòng)態(tài)交互關(guān)系出發(fā),同時(shí)協(xié)調(diào)移動(dòng)儲(chǔ)能車和應(yīng)急搶修隊(duì)進(jìn)行負(fù)荷恢復(fù)和道路維修;考慮修復(fù)道路所需時(shí)長(zhǎng)不確定下調(diào)度應(yīng)急搶修隊(duì)對(duì)交通網(wǎng)損壞道路進(jìn)行修復(fù);以及考慮交通網(wǎng)道路狀態(tài)動(dòng)態(tài)變化下調(diào)度移動(dòng)儲(chǔ)能車對(duì)配電網(wǎng)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行負(fù)荷恢復(fù);數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)部分由基于圖注意力機(jī)制的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法GATD3QN支撐,以求解出最優(yōu)的多類型移動(dòng)應(yīng)急資源路由行為策略;模型驅(qū)動(dòng)部分將移動(dòng)儲(chǔ)能車和應(yīng)急搶修隊(duì)的調(diào)度模型、配電網(wǎng)重構(gòu)模型和配電網(wǎng)最優(yōu)潮流模型構(gòu)建為MISOCP模型并求解出最優(yōu)的多類型移動(dòng)應(yīng)急資源調(diào)度行為策略。

      技術(shù)研發(fā)人員:江昌旭,周龍燦,劉晨曦,袁羽娟,邵振國(guó)
      受保護(hù)的技術(shù)使用者:福州大學(xué)
      技術(shù)研發(fā)日:
      技術(shù)公布日:2024/12/19
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