【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电力物资配送，特别涉及一种基于物资需求和距离需求的电力物资配送方法、系统、设备及介质。
技术介绍
1、在电力系统的物资配送工作中，物资的合理调配和配送路径的优化是至关重要的环节。然而，现有的配送方法通常只考虑单一因素，如物资需求量或配送距离，导致效率低下、成本高昂，且在应急情况下难以快速响应。同时，这些方法的配送结果依赖于调度人员的经验和判断，具有很大的随机性，容易产生误差。
2、目前电力物资配送的优化方法主要分为基于传统启发式算法、人工智能和机器学习等方法，传统启发式算法包括遗传算法、蚁群算法和粒子群优化算法等，这些方法在求解路径优化问题上具有一定优势，能够提供较为稳定的解决方案。但是在面对大闺蜜、多约束的配送问题时，容易陷入局部最优，且计算时间较长，难以在实际应用中满足实时性的要求。对于强化学习和深度学习这类基于人工智能和机器学习的方法，通过对大量历史数据的学习，可以在复杂场景下提供更加灵活和高效的优化方案。强化学习方法擅长处理连续决策问题，能够通过策略优化实现动态调度。但在训练过程中需要大量的计算资源，且...
【技术保护点】
1.一种基于物资需求和距离需求的电力物资配送方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于物资需求和距离需求的电力物资配送方法，其特征在于，所述根据所述各供电所的初始库存量和各供电所的月度消耗量计算各供电所的当前月度剩余库存量的表达式包括：
3.根据权利要求1所述的基于物资需求和距离需求的电力物资配送方法，其特征在于，所述确定所述目标供电所为三级需求站点，并根据所述目标供电所与邻近一级需求站点或二级需求站点的距离生成所述目标供电所的配送方案，包括：
4.根据权利要求1所述的基于物资需求和距离需求的电力物资配送方法，其特征在于...
【技术特征摘要】
1.一种基于物资需求和距离需求的电力物资配送方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于物资需求和距离需求的电力物资配送方法，其特征在于，所述根据所述各供电所的初始库存量和各供电所的月度消耗量计算各供电所的当前月度剩余库存量的表达式包括：
3.根据权利要求1所述的基于物资需求和距离需求的电力物资配送方法，其特征在于，所述确定所述目标供电所为三级需求站点，并根据所述目标供电所与邻近一级需求站点或二级需求站点的距离生成所述目标供电所的配送方案，包括：
4.根据权利要求1所述的基于物资需求和距离需求的电力物资配送方法，其特征在于，所述将当前月度剩余库存量满足第二预设条件的目标供电所确定为二级需求站，并根据所述二级需求站点的配送规则生成所述目标供电...
【专利技术属性】
技术研发人员：李金瑾，张焜，韦江衡，李桐，潘学华，覃予鹏，杨舟，庞智群，莫芳华，潘世媛，雷雪格，
申请(专利权)人：广西电网有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。