【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及输电线路路，尤其涉及一种输电线路的路径规划方法、系统、设备及介质。
技术介绍
1、输电线路的规划设计是电力系统建设中的关键一环，尤其在自然环境复杂、地形起伏大以及生态敏感区域频繁分布的背景下，输电线路路径规划需在复杂地形中实现路径最短、坡度平缓、植被破坏最小化及生态保护区规避等多目标协同优化。但是，传统人工选线方法效率低、主观性强，难以满足工程实际需求。
2、为了解决上述问题，近年来逐步引入以深度学习与强化学习为核心的智能路径规划技术。强化学习是一种通过智能体与环境的交互不断学习策略的算法框架，在路径规划中表现出良好的自主探索与环境适应能力。通过建立虚拟仿真环境，将地理、环境和工程等多源数据栅格化建模，强化学习可以有效识别路径选择中的局部最优与全局最优之间的平衡。
3、然而，现有深度强化学习路径规划技术主要存在以下显著缺陷：1）多目标表达与方向敏感性不足：现有模型（如专利号为cn202411592416.7的专利）将dem、ndvi等栅格数据简单拼接为状态输入，未能构建方向敏感的多目标张量结构，导致...
【技术保护点】
1.一种输电线路的路径规划方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的输电线路的路径规划方法，其特征在于，所述输电线路预期网络的处理过程包括：
3.根据权利要求1所述的输电线路的路径规划方法，其特征在于，所述输电线路探索路径选择策略包括：
4.根据权利要求1所述的输电线路的路径规划方法，其特征在于，所述输电线路规划驱动策略包括：
5.根据权利要求1所述的输电线路的路径规划方法，其特征在于，所述输电线路环境感知损失函数的表达式为：
6.根据权利要求1所述的输电线路的路径规划方法，其特征在于，所述理想预期值
【技术特征摘要】
1.一种输电线路的路径规划方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的输电线路的路径规划方法，其特征在于，所述输电线路预期网络的处理过程包括：
3.根据权利要求1所述的输电线路的路径规划方法，其特征在于，所述输电线路探索路径选择策略包括：
4.根据权利要求1所述的输电线路的路径规划方法，其特征在于，所述输电线路规划驱动策略包括：
5.根据权利要求1所述的输电线路的路径规划方法，其特征在于，所述输电线路环境感知损失函数的表达式为：
【专利技术属性】
技术研发人员：张良福，罗沈，孙敬贤，高健，郭添亨，唐小毅，周一，张立群，林伟彬，刘劲，杜彦锟，余荣增，卢子熙，许磊磊，
申请(专利权)人：广东电网有限责任公司中山供电局，
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。