基于DQN模型的多巡检机器人协同路径规划方法及系统

    公开(公告)号:CN116382304B

    公开(公告)日:2023-09-15

    申请号:CN202310604238.4

    申请日:2023-05-26

    IPC分类号: G05D1/02

    摘要: 基于DQN模型的多巡检机器人协同路径规划方法及系统,获取所有巡检机器人位置坐标及各任务点抵达状态构建多巡检机器人协同的状态空间;获取所有巡检机器人选择的移动方向构建多巡检机器人协同的动作空间;以巡检机器人与障碍物之间触发防碰撞机制、巡检机器人之间触发防碰撞机制为约束条件对状态进行分类,并定义各类状态对应的奖励值;根据状态、动作以及奖励值,DQN模型计算在设定状态下执行设定动作后获得的回报值的期望,并通过深度神经网络参数训练对期望进行优化,以最大期望对应的状态和动作构成多巡检机器人协同路径。本发明不仅能避开障碍物而且多巡检机器人间不触发防碰撞机制,从而减少能耗损失,提升多机器人协同巡检效率。

    基于DQN模型的多巡检机器人协同路径规划方法及系统

    公开(公告)号:CN116382304A

    公开(公告)日:2023-07-04

    申请号:CN202310604238.4

    申请日:2023-05-26

    IPC分类号: G05D1/02

    摘要: 基于DQN模型的多巡检机器人协同路径规划方法及系统,获取所有巡检机器人位置坐标及各任务点抵达状态构建多巡检机器人协同的状态空间;获取所有巡检机器人选择的移动方向构建多巡检机器人协同的动作空间;以巡检机器人与障碍物之间触发防碰撞机制、巡检机器人之间触发防碰撞机制为约束条件对状态进行分类,并定义各类状态对应的奖励值;根据状态、动作以及奖励值,DQN模型计算在设定状态下执行设定动作后获得的回报值的期望,并通过深度神经网络参数训练对期望进行优化,以最大期望对应的状态和动作构成多巡检机器人协同路径。本发明不仅能避开障碍物而且多巡检机器人间不触发防碰撞机制,从而减少能耗损失,提升多机器人协同巡检效率。

    一种电气网络带电状态计算方法及系统

    公开(公告)号:CN118889417A

    公开(公告)日:2024-11-01

    申请号:CN202411370711.8

    申请日:2024-09-29

    摘要: 本发明属于电力系统技术领域,尤其涉及一种电气网络带电状态计算方法及系统。其中,一种电气网络带电状态计算方法包括:获取初始带电状态的电气网络拓扑图;获取带电状态更新信息;将带电状态更新信息,与初始带电状态的电气网络拓扑图相匹配,得到至少一个初始电气网络拓扑子图,初始电气网络拓扑子图表征具有联动关系的拓扑结构以及属性数据变化的若干网络节点和若干边组成的拓扑子图;根据带电状态更新信息,对初始电气网络拓扑子图中的网络节点重新计算带电状态,得到目标电气网络拓扑子图;本发明较于传统的带电状态计算方法,具有更灵活的抽象接口、更低的内存执行开销以及更快的响应速度。

    一种GIS局部放电声光电联合检测系统

    公开(公告)号:CN118311393A

    公开(公告)日:2024-07-09

    申请号:CN202410521734.8

    申请日:2024-04-28

    IPC分类号: G01R31/12 G01R31/327

    摘要: 本发明公开了一种GIS局部放电声光电联合检测系统,包括声光电复合信号传感器、数据采集处理仪以及上位机,所述声光电复合信号传感器采集GIS局部放电产生的声光电信号并输出至数据采集处理仪,上位机与数据采集处理仪连接;所述声光电复合信号传感器包括依次设置的金属电极、介质层板以及金属底板,所述金属电极通过馈电杆和超高频接头从所述金属底板处引出,所述介质层通过超声波接头所述金属底板处引出,所述金属电极上设有特高频天线,所述金属电极上设有荧光光纤,所述荧光光纤通过光纤接头从所述金属底板处引出。本发明通过检测GIS局部放电过程中产生的声光电信号来检测GIS的局部放电,提高检测准确性,从而保证GIS安全运行。

    变电站多巡检机器人巡检任务分配与遍历优化方法及系统

    公开(公告)号:CN116307648B

    公开(公告)日:2023-09-15

    申请号:CN202310588153.1

    申请日:2023-05-24

    摘要: 变电站多巡检机器人巡检任务分配与遍历优化方法及系统,包括:利用巡检机器人的移动能耗和移动时间建立多机器人巡检任务分配及遍历优化的目标模型;各巡检机器人按设定顺序遍历任务点并累计能耗;将累计能耗不大于最大充电量的各任务点按设定顺序排列得到各巡检机器人的任务点子链,所有任务点都遍历后,所有巡检机器人的任务点子链构成一个染色体个体;迭代操作得到初始种群;基于目标模型计算各染色体个体的适应度,遗传迭代过程中适应度最高的个体不参与交叉、变异,并且替换适应度最低的个体,迭代结束时获取适应度最高的个体作为目标模型的解,即多机器人巡检任务分配及遍历优化方案,提升了变电站智能巡检水平并降低巡检能效代价。