工业绿色微电网多目标柔性作业车间动态智能调度方法技术

本发明专利技术提供了一种工业绿色微电网多目标柔性作业车间动态智能调度方法，该方法通过构建一个包含公共电网、新能源供电系统和工厂的柔性车间作业调度理论模型来实现。利用深度强化学习，特别是改进的DQN神经网络，智能体学习模型能够根据实时数据动态调整调度策略，优化工件加工时间、降低生产成本，并最小化能源消耗。该方法通过即时复合奖励和全局复合奖励机制引导智能体进行多目标优化，实现生产调度的自动化和智能化。与现有技术相比，本发明专利技术能有效减少生产延迟，降低能耗和成本，提升调度的灵活性和效率，对推动工业绿色生产和提高生产调度的智能化水平具有重要意义。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及柔性作业车间调度，具体涉及一种工业绿色微电网多目标柔性作业车间动态智能调度方法。

技术介绍

1、随着可再生能源技术的进步，越来越多的制造企业开始采用太阳能、风能和水能等绿色能源，以期达到节能减排的目的。此外，微电网技术的发展为这些绿色能源在制造业中的广泛应用提供了技术支撑，使得工厂能够构建起包含分布式电源、储能设备和电力负载的小型电力系统，从而更有效地利用周边的可再生能源和公共电网的峰谷电能。

2、在工业生产领域，尤其是制造业，车间调度问题一直是提高生产效率和降低成本的关键。随着全球对可持续发展和环境保护意识的增强，制造业正面临着转型升级的巨大挑战。在这一背景下，如何实现车间调度的智能化、绿色化成为了研究的热点。

3、当前，针对绿色低碳制造车间调度研究主要依赖于一些静态规划的群智能优化技术，例如遗传算法、蚁群算法等。这些研究通常基于静态环境的假设，如电力供应的成本和输出功率在一定时间范围内相对稳定，通过调整加工策略或机器的工作状态来实现节能。然而，这些方法未充分考虑微电网环境下生产设备与非稳定能源供应的综合管理和控制，本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种工业绿色微电网多目标柔性作业车间动态智能调度方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的工业绿色微电网多目标柔性作业车间动态智能调度方法，其特征在于，所述智能体学习模型中智能体的学习过程包括如下一个循环迭代的过程：在每个时间步，智能体获取当前状态；基于状态，通过贪婪策略选择动作；执行动作，环境会反馈新的状态和奖励；将经验存储到经验回放缓冲区；从经验回访缓冲区随机采样N步经验更新在线网络；软更新目标网络；计算损失函数进行反向传播，更新在线网络的权重；重复该过程，直到训练收敛。

3.根据权利要求1所述的工业绿色微电网多目标柔性作业车间动态智能调度方法，其...

【技术特征摘要】

1.一种工业绿色微电网多目标柔性作业车间动态智能调度方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的工业绿色微电网多目标柔性作业车间动态智能调度方法，其特征在于，所述智能体学习模型中智能体的学习过程包括如下一个循环迭代的过程：在每个时间步，智能体获取当前状态；基于状态，通过贪婪策略选择动作；执行动作，环境会反馈新的状态和奖励；将经验存储到经验回放缓冲区；从经验回访缓冲区随机采样n步经验更新在线网络；软更新目标网络；计算损失函数进行反向传播，更新在线网络的权重；重复该过程，直到训练收敛。

3.根据权利要求1所述的工业绿色微电网多目标柔性作业车间动态智能调度方法，其特征在于，步骤s3中，所述设置车间模型的状态特征变量包括：

4.根据权利要求3所述的工业绿色微电网多目标柔性作业车间动态智能调度方法，其特征在于，步骤s3中，所述设置由车间环境抽象出的状态特征变量定义包括：

5.根据权利要求1所述的工业绿色微电网...

【专利技术属性】
技术研发人员：卢尧，马晴瑶，姚立国，张太华，
申请(专利权)人：贵州师范大学，
类型：发明
国别省市：