一种基于深度强化学习的防误校核方法、系统、设备及介质
申请号:CN202510002473
申请日期:2025-01-02
公开号:CN120088090A
公开日期:2025-06-03
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于深度强化学习的防误校核方法、系统、设备及介质,涉及变电站倒闸操作防误、人工智能技术领域。其中方法包括:构建防误专业语料,包括结构化数据和非结构化数据;其中结构化数据包括设备模型数据、电网拓扑数据,非结构化数据包括防误规则;基于防误专业语料,获取倒闸操作任务,并基于深度强化学习算法解析推理出符合防误逻辑的倒闸操作序列;对输入的倒闸操作票进行解析,输出智能防误校核结果,实现倒闸操作的智能防误。本发明利用深度强化学习算法实现倒闸防误校核,减少人工经验依赖,提高变电站倒闸操作的智能化防误水平,降低倒闸失误率。
技术关键词
深度强化学习算法
校核方法
防误逻辑
变电站倒闸
二次设备
计算机可执行指令
数据
动作策略
深度双Q网络
专业
倒闸设备
设备运行状态
序列
校核系统
人工智能技术
决策
隔离开关
处理器
关系