基于改进深度强化学习的电力智慧供应链高维度决策模型研究

论文摘要

着眼构建具备"建设一体化、检测自主化、监造可视化、分析智能化"属性的电力全景质控供应链,提出了一种基于改进深度强化学习的电力智慧供应链高维度决策模型。借助国家电网公司全景数据中心,构建大数据量级共享数据资源池,引入改进深度强化学习算法建立智慧决策、智能监控、全景可视、专业协同与智慧供应链之间的高维度决策映射,实现多维差异性系统数据的横向共享集成。选取国网供应链某核心节点为效能评价载体,开发对应原型系统并对模型综合效能进行实证分析,结果表明原型系统具备智能采购、数字物流、全景质控等全方位立体智慧供应链体系效能,在数据集成共享性、供应链全局协同性、供需精准匹配性、泛在电力物联网实践性等方面具有明显优势。

论文目录

• 0 引 言
• 1 基于深度强化学习的通用决策模型构建
• 2 基于改进深度强化学习的电力智慧供应链高维度决策模型构建
•   2.1 深度强化学习算法的改进
•     1)引入面向动作空间选取概率的确定性策略梯度机制
•     2)引入面向目标价值估计的多异步强化学习机制
•     3)引入面向模型探索能力扩展的噪杂网络适度生成机制
•   2.2 电力智慧供应链高维度决策模型构建
•   2.3 模型的仿真验证与实证分析
• 3 电力智慧供应链高维度决策原型系统开发及工程验证
• 4 结 论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 刘中明,周岩,刘博,安林林,赵云强

关键词: 电力物资,改进深度强化学习算法,智慧供应链,决策模型,原型系统

来源: 电子测量技术 2019年23期

年度: 2019

分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑

专业: 电力工业,自动化技术

单位: 国家电网内蒙古东部电力有限公司,国家电网内蒙古东部电力有限公司物资分公司

基金: 国家电网有限公司科学技术研究项目(YF18012011P)资助

分类号: TP181;TM73

DOI: 10.19651/j.cnki.emt.1903458

页码: 53-60

总页数: 8

文件大小: 5118K

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