[發明專利]一種提高配網韌性的應急電動物流車隊優化調度方法

在審

• 申請號: 202210206276.X
• 申請日: 2022-03-01
• 公開（公告）號: CN114418240A
• 公開（公告）日: 2022-04-29
• 發明（設計）人: 丁肇豪;黃媛
• 申請（專利權）人: 華北電力大學
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q10/06;G06Q10/08;G06Q50/06
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種提高配網韌性的應急電動物流車隊優化調度方法，其特征在于，包括以下步驟：

S1：在配電網故障處檢測故障相關數據，進行災后配網故障評估，根據評估結果，利用循環神經網絡預測得到配電網故障恢復所需電能和預計故障修復時間；

S2：以路網結構為基礎，構建有向圖表示，在有向邊屬性中嵌入關于道路維修、交通阻塞以及天氣狀況等影響道路通信的因素；

S3：以車隊的車輛為智能體，將車輛調度問題構建成馬爾科夫決策過程，S＝{車輛位置、車輛電量、車輛可運物資能力}；A＝{基于道路信息網構建的實時變換}，例如車輛1在t1時刻可以從node1通過可通行的路L1調度到node2，記為A中的一個動作；智能體得到的獎勵r是用戶該時段供能損失和車輛調度成本(充電成本、損耗成本等)，以最小化用戶供能損失為目標1，即obj1；以最小化調度成本為目標2，即obj2；在一定約束條件下求解滿足min(obj1+obj2)的車輛調度結果，車輛執行調度結果，得到獎勵r與車輛下一時刻狀態s’，在經驗池中存入智能體與環境的交互信息(s，s’，r)，其中s為當前時刻狀態，并且訓練神經網絡，進入下一時刻決策階段。

2.如權利要求1所述的一種提高配網韌性的應急電動物流車隊優化調度方法，其特征在于，所述的配電網故障處用電負荷需求包括維持用戶最低程度正常供電所需負荷、故障處配電網甩負荷需求等指標，用于預測的循環神經網絡首先利用以往災后配電網故障數據初步訓練，再用于當前事故的預測。

3.如權利要求1所述的一種提高配網韌性的應急電動物流車隊優化調度方法，其特征在于，所述的基于城市路網構建的有向圖，其頂點包括充電站、故障點、車輛位置起點、故障處為點，以道路為有向邊，有向邊為從起始點到終止點的有向道路，其屬性包括是否可以通信、當前時段阻塞情況、當前時段道路維修情況以及當前時段天氣對于該有向邊通行的影響。

4.如權利要求1所述的一種提高配網韌性的應急電動物流車隊優化調度方法，其特征在于，所述的基于強化學習的應急電動物流車隊調度分別采用兩個神經網絡V(θ)和V’(θ)來預測車輛的估計狀態價值和目標狀態價值，同時利用差分學習來更新車輛的狀態價值，在每個時段內，經驗池的數據達到一定數量便采樣來訓練狀態價值估計網絡參數，達到一定更新次數后再用狀態價值估計網絡的參數來更新目標網絡。