当前位置：首页 > news >正文

文章解读与仿真程序复现思路——电网技术EI\CSCD\北大核心《基于数据-模型混合驱动方法的多类型移动应急资源优化调度策略》

news 2024/11/15 19:48:22

本专栏栏目提供文章与程序复现思路，具体已有的论文与论文源程序可翻阅本博主免费的专栏栏目《论文与完整程序》

论文与完整源程序_电网论文源程序的博客-CSDN博客https://blog.csdn.net/liang674027206/category_12531414.html

电网论文源程序-CSDN博客电网论文源程序擅长文章解读,论文与完整源程序,等方面的知识,电网论文源程序关注python,机器学习,计算机视觉,深度学习,神经网络,数据挖掘领域.https://blog.csdn.net/LIANG674027206?type=download

本文提出了一种基于数据-模型混合驱动方法的多类型移动应急资源优化调度策略，旨在提高配电网在极端事件后的恢复能力。该方法综合考虑了交通道路状态动态变化、可再生能源出力、负荷变化等多种不确定性因素，通过数据驱动和模型驱动相结合的方式来求解复杂的非线性随机优化模型，以实现移动储能车（MESS）和应急抢修队（RC）的最优路由和调度策略。

主要贡献：

模型构建： 构建了一个考虑交通网络道路修复时间、MER邻接关系、交通流等不确定性因素的多类型移动应急资源随机优化调度数学模型。
数据-模型混合驱动方法： 提出了一个图注意力网络多智能体强化学习算法（GATD3QN），用于求解考虑不确定性的MESS和RC的最优路由策略。该算法结合了多种改进策略和优先经验回放策略，提高了采样效率和训练效果。
模型驱动部分： 采用二阶锥松弛和大M法将复杂非线性模型转化为混合整数二阶锥规划（MISOCP）模型，使用Gurobi求解器求解最优调度策略。
案例验证： 在两个不同规模的电力-交通耦合网络中验证了所提方法的有效性、泛化能力和可拓展能力。结果表明，所提方法能够有效降低灾后CPTN损失成本，提高配电网韧性。

方法论：

数据驱动部分： 使用图注意力网络（GAT）提取特征，通过DDQN和Dueling DQN算法优化Q值计算，采用PER策略提高学习效率。
模型驱动部分： 将优化问题转化为MISOCP模型，通过Gurobi求解器进行求解。
训练与测试： 在改进的IEEE 33节点配电系统和12节点交通系统中进行训练和测试，验证了所提方法的有效性。

案例分析：

训练结果： GATD3QN算法在训练过程中能够快速收敛，并指导RC和MESS获得较大的平均奖励值。
对比分析： 与其他算法相比，GATD3QN算法在CPTN总损失成本、DN负荷削减量、TN道路总损坏时长、RC总调度时间和决策时间等指标上表现更优。
泛化能力： 在不同仿真场景下，GATD3QN算法展现出良好的泛化能力，能够快速适应新环境并找到最优策略。
可拓展性： 在更大规模的IEEE 69节点配电系统和SiouxFalls交通系统中验证了所提方法的可拓展性。

结论：

本文提出的基于数据-模型混合驱动方法的多类型移动应急资源优化调度策略，能够有效提高配电网在极端事件后的恢复能力。通过数据驱动和模型驱动相结合的方法，能够实时准确地求解MESS和RC的最优路由和调度策略，为配电网韧性恢复提供了有效的技术支持。

本文的仿真复现思路旨在通过数据-模型混合驱动方法，精确高效地调度多类型移动应急资源（MER），以优化电力-交通耦合网络（CPTN）在极端事件后的恢复过程。以下是详细的仿真复现思路，以程序语言的方式表示：

# 导入必要的库
import numpy as np
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.utils.data import DataLoader, TensorDataset
from gurobipy import Model, GRB
from graph_attention_network import GATD3QN  # 假设已实现的图注意力网络多智能体强化学习算法# 定义电力-交通耦合网络参数
NUM_NODES_DN = 33  # 配电网络节点数
NUM_EDGES_DN = 37  # 配电网络边数
NUM_NODES_TN = 12  # 交通网络节点数
NUM_EDGES_TN = 20  # 交通网络边数# 初始化配电网络和交通网络数据
# 包括节点负荷、线路容量、道路长度、速度等
# ...# 定义MER模型参数
MESS_CAPACITY = 500  # 移动储能车容量
RC_CAPACITY = 8  # 应急抢修队单位时间调度成本
SIMULATION_TIME = 12  # 仿真时间# 初始化数据驱动模型
data_driven_model = GATD3QN(state_dim, action_dim, hidden_dim)
optimizer = optim.Adam(data_driven_model.parameters(), lr=0.001)# 初始化模型驱动模型
model_driven_model = Model()
# ...# 仿真复现步骤
for episode in range(total_episodes):# 重置环境状态state = initialize_environment()for t in range(SIMULATION_TIME):# 数据驱动部分：使用GATD3QN算法选取MER路由策略action = data_driven_model.select_action(state)# 执行MER路由策略next_state, reward, done = execute_action(action)# 模型驱动部分：求解MISOCP模型获取MESS和RC的调度策略model_driven_model.optimize()schedule_strategy = model_driven_model.get_solution()# 更新环境状态state = next_state# 存储经验样本experience = (state, action, reward, next_state)data_driven_model.replay_buffer.append(experience)# 训练数据驱动模型if len(data_driven_model.replay_buffer) > batch_size:data_driven_model.train(batch_size)# 检查仿真是否结束if done:break# 更新目标网络data_driven_model.update_target_network()# 输出训练结果if episode % log_interval == 0:print(f'Episode {episode}, Average Reward: {average_reward}')# 定义辅助函数
def initialize_environment():# 初始化环境状态return statedef execute_action(action):# 执行MER路由策略，并返回下一个状态、奖励和是否完成next_state = ...reward = ...done = ...return next_state, reward, done# 定义GATD3QN网络结构
class GATD3QN(nn.Module):def __init__(self, state_dim, action_dim, hidden_dim):super(GATD3QN, self).__init__()# 定义网络层self.gat = GATLayer(state_dim, hidden_dim)self.fc1 = nn.Linear(hidden_dim, hidden_dim)self.fc2 = nn.Linear(hidden_dim, action_dim)def forward(self, x):x = self.gat(x)x = torch.relu(self.fc1(x))x = self.fc2(x)return x# 定义GAT层
class GATLayer(nn.Module):def __init__(self, in_dim, out_dim):super(GATLayer, self).__init__()# 定义GAT层self.attn = nn.Parameter(torch.randn(in_dim, out_dim))def forward(self, x):# 前向传播return x * self.attn

以上代码展示了如何复现本文提出的基于数据-模型混合驱动方法的多类型移动应急资源优化调度策略。仿真复现思路包括初始化环境、数据驱动模型的训练、模型驱动模型的求解以及MER路由策略的执行。通过这种方式，可以有效地模拟和优化MER在电力-交通耦合网络中的调度策略。

本专栏栏目提供文章与程序复现思路，具体已有的论文与论文源程序可翻阅本博主免费的专栏栏目《论文与完整程序》

论文与完整源程序_电网论文源程序的博客-CSDN博客https://blog.csdn.net/liang674027206/category_12531414.html

查看全文

http://www.mrgr.cn/news/69607.html