基于图卷积神经网络的移动应急电源车优化调度方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202211112736.9
IPC分类号：G06Q10/06G06Q50/06G06N3/08G06N3/04
申请日期：
2022-09-14
申请人：
广东电网有限责任公司广州供电局

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法律信息

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著录项信息

专利名称	基于图卷积神经网络的移动应急电源车优化调度方法
申请号	CN202211112736.9	申请日期	2022-09-14
法律状态	公开	申报国家	中国
公开/公告日	2022-11-11	公开/公告号	CN115330257A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06Q10/06 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法〔8〕 G06Q10/00 行政；管理〔8，2012.01〕 G06Q10/06 资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型〔2012.01〕	IPC分类号	G06Q10/06;G06Q50/06;G06N3/08;G06N3/04查看分类表>
申请人	广东电网有限责任公司广州供电局	申请人地址	广东省广州市天河区天河南二*** 变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	广东电网有限责任公司广州供电局	当前权利人	广东电网有限责任公司广州供电局
发明人	刘俊翔;饶毅;葛馨远;陈剑;周凯;许中;黄青丹
代理机构	广州市华学知识产权代理有限公司	代理人	杜柱东

摘要

本发明公开了一种基于图卷积神经网络的移动应急电源车优化调度方法，包括以下步骤S1、建立以停电后总停电损失费用最小且迟到惩罚最小为目标的调度优化目标函数；S2、考虑冗余容量约束、缺电台区供应约束、可达约束以及供应容量约束四个约束，构建移动应急电源车优化调度模型；S3、对建立的优化调度模型进行线性化处理，得到混合整数线性规划问题；S4、使用分支定界法构建优化调度模型的求解框架；S5、利用强化学习构建基于图卷积神经网络的分支变量选择策略，对求解框架进行改进；S6、使用改进后的求解框架对灾后移动应急电源车优化调度问题进行求解，得到最优调度方案。本发明方法提升了移动应急电源车最优调度方案的求解速度。

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基于图卷积神经网络的移动应急电源车优化调度方法

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