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龙图腾网获悉广东电网有限责任公司中山供电局申请的专利一种输电线路的路径规划方法、系统、设备及介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120338234B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-13发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510810253.3，技术领域涉及：G06Q10/047；该发明授权一种输电线路的路径规划方法、系统、设备及介质是由张良福;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;许磊磊设计研发完成，并于2025-06-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种输电线路的路径规划方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种输电线路的路径规划方法、系统、设备及介质，方法包括：首先对目标规划区域进行栅格化处理，将其划分为若干等尺寸的栅格单元，并为每个栅格单元构建对应的多目标张量，提升了区域内环境特征的结构化表达能力。接着构建了一个基于深度强化学习的输电线路路径规划模型，通过智能体与目标规划区域的持续交互，实现对环境感知的自主学习；然后在训练过程中，模型通过输电线路环境感知损失函数对参数进行动态优化，直至收敛为具备多目标平衡能力的路径规划模型；最后将深度强化学习模型应用于目标规划区域，输出最终的输电线路路径。本发明解决了现有技术存在多目标表达与方向敏感性不足、探索效率低下且学习收敛速度慢的问题。

本发明授权一种输电线路的路径规划方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种输电线路的路径规划方法，其特征在于，包括： S1、对目标规划区域进行网格化处理生成若干个栅格，基于各所述栅格构建输电线路路径规划的多目标张量集合，并设定起点栅格和终点栅格； S2、基于深度强化学习模型规划输电线路路径： a、构建输电线路预期网络，并以所述起点栅格为智能体的初始位置o0，提取所述起点栅格相邻四个方向栅格的多目标张量构成状态张量，将所述状态张量输入至所述输电线路预期网络，输出智能体往上、下、左、右四个方向移动的预期值； b、通过预置的输电线路探索路径选择策略选择移动方向d0，驱动所述智能体移动至新位置o1； c、基于预置的输电线路规划驱动策略计算所述智能体移动时的驱动值h0； d、存储四元组o0、d0、h0、o1至数据访问缓冲区，并重复执行步骤a至d直至到达终点栅格，得到若干个子路径； e、按时间顺序拼接所有所述子路径形成输电线路路径； S3、训练所述深度强化学习模型： 从所述数据访问缓冲区随机采样输电线路采样数据，并复制所述输电线路预期网络的网络参数生成输电线路理想网络，通过所述输电线路理想网络计算所述输电线路采样数据的理想预期值； 基于所述输电线路采样数据和所述理想预期值，采用预置的输电线路环境感知损失函数计算损失值； 通过损失值更新所述输电线路预期网络，重复训练直至所述深度强化学习模型收敛； S4、将训练完成的深度强化学习模型应用于目标规划区域，输出最终的输电线路路径； 所述输电线路规划驱动策略包括： 定义基础驱动函数，包括：生态保护约束驱动函数、路径通畅驱动函数、绿植穿越驱动函数、路程驱动函数； 考虑所述新位置所处栅格不是终点栅格和所述新位置所处栅格是终点栅格两种情况，分别通过融合各所述基础驱动函数，得到两种情况对应的驱动策略； 其中，所述新位置所处栅格不是终点栅格时： ； 式中，表示所处栅格的多目标张量；为可学习的权重系数；为智能体访问所处栅格的次数；是一个对未遍历栅格的探索驱动，用于激励智能体探索未知路径； 所述新位置所处栅格是终点栅格时： ； 式中，表示所处栅格的多目标张量；为可学习的权重系数。

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