基于强化学习的配电网络云边端协同调度方法及装置

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基于强化学习的配电网络云边端协同调度方法及装置
申请号:CN202411637973
申请日期:2024-11-15
公开号:CN119599333A
公开日期:2025-03-11
类型:发明专利
摘要
本申请提供一种基于强化学习的配电网络云边端协同调度方法及装置,涉及智能配电网技术领域,包括:建立云边端协同调度的配电网络模型,云边端协同调度的配电网络模型包括基础配电网络模型及电能流量卸载模型,其中,基础配电网络模型包括配电网中各网络节点及各网络节点之间的网络链路构成的拓扑结构,电能流量卸载模型用于表示各节点的业务请求状态;基于电能流量卸载模型,以电能流量卸载最大化为目标建立目标函数,并确定目标函数的约束条件;基于基础配电网络模型、目标函数和约束条件,通过强化学习对目标函数进行优化求解,以得到最优的电能流量调度方案。本申请能够有效减轻配电网络云边端协同计算的压力,提高配电网络运行的效率。
技术关键词
配电网络 协同调度方法 网络节点 网络拓扑结构 电能 移动终端 智能配电网技术 基础 链路 机器可读存储介质 梯度下降算法 深度神经网络 处理器 调度装置 终端设备 存储器