面向变电站多巡检机器人协同的任务规划方法OA北大核心CSTPCD
设备巡检是保障变电站安全运行的基础,当前巡检机器人已广泛应用于巡检工作中。为了进一步整合站内巡检资源、提升巡检效率,实现由单一巡检向协同巡检的转变,开展面向多巡检机器人任务协同规划研究。首先构建一种无信息壁垒的变电站立体智能巡检体系;进而提出巡检任务点分配及遍历优化模型,并设计计及能耗与时间代价的综合指标,以此为目标函数利用改进遗传算法求解;接着在各巡检机器人任务点遍历顺序的基础上采用深度Q学习网络进行路径生成训练,实现协同路径规划。以某运行500 kV变电站的实际巡检环境为例,生成协同巡检方案,验证本文所提方法的可行性,结果表明相比于现有传统巡检方案具有更低的能耗时间代价。
方国权;赵俊;陈昊;祝艳华;许驰;施涛
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动力与电气工程
智能运检巡检机器人任务分配路径规划改进遗传算法深度强化学习
《广东电力》 2024 (11)
P.47-54,8
国家自然科学基金区域创新发展联合基金重点支持项目(U22A20226)。
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