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龙图腾网恭喜国网四川省电力公司电力科学研究院申请的专利基于强化学习的电力巡检具身智能路径优化方法及系统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：CN119358796B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-25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：202411899778.0，技术领域涉及：G06Q10/047；该发明授权基于强化学习的电力巡检具身智能路径优化方法及系统是由向思屿;张凌浩;李富祥;邝俊威;滕予非;刘锦隆;刘昶;戴旭;杜佩珂;霍耀冉;周家仪设计研发完成，并于2024-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于强化学习的电力巡检具身智能路径优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供基于强化学习的电力巡检具身智能路径优化方法及系统，涉及供电系统领域，该方法包括：建立待巡检区域环境模型，包括多个待巡检节点；根据多个待巡检节点的历史运行信息，确定多个待巡检节点之间的风险关联关系，构建基于深度Q网络的巡检路径优化模型，其奖励函数与多个待巡检节点之间的风险关联关系、每个待巡检节点的实时风险值及巡检能耗相关；根据多个待巡检节点的实时运行信息和风险关联关系，确定每个待巡检节点的实时风险值；通过巡检路径优化模型根据每个待巡检节点的实时风险值，生成实时电力巡检优化路径，控制电力巡检具身机器人进行电力巡检，具有提高电力巡检的效率及响应电力故障风险的实时性，减少能耗的优点。

本发明授权基于强化学习的电力巡检具身智能路径优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于强化学习的电力巡检具身智能路径优化方法，其特征在于，包括：获取待巡检区域的区域信息，基于所述待巡检区域的区域信息建立待巡检区域环境模型，其中，所述待巡检区域环境模型包括多个待巡检节点；获取所述多个待巡检节点的历史运行信息；根据所述多个待巡检节点的历史运行信息，确定所述多个待巡检节点之间的风险关联关系，具体包括：根据所述多个待巡检节点的历史运行信息，确定每个待巡检节点在多个历史时间点的状态值，根据每个待巡检节点在多个历史时间点的状态值，确定任意两个待巡检节点的第一故障关联参数；通过聚类算法，根据任意两个待巡检节点的第一故障关联参数，确定多个待巡检节点簇；对于每个所述待巡检节点簇，根据所述多个待巡检节点的历史运行信息，筛选所述待巡检节点簇对应的目标气象因子，根据所述待巡检节点簇对应的目标气象因子，确定所述待巡检节点簇包括的任意两个待巡检节点在多种气象条件下的第二故障关联参数，其中，所述多个待巡检节点之间的风险关联关系包括每个所述待巡检节点簇包括的任意两个待巡检节点在多种气象条件下的第二故障关联参数；基于所述待巡检区域环境模型和所述多个待巡检节点之间的风险关联关系，构建基于深度Q网络的巡检路径优化模型，其中，所述巡检路径优化模型的奖励函数与所述多个待巡检节点之间的风险关联关系、每个待巡检节点的实时风险值及巡检能耗相关；对所述巡检路径优化模型进行训练；获取多个待巡检节点的实时运行信息；根据所述多个待巡检节点的实时运行信息和所述多个待巡检节点之间的风险关联关系，确定每个所述待巡检节点的实时风险值；通过训练后的巡检路径优化模型根据每个所述待巡检节点的实时风险值，生成实时电力巡检优化路径；基于所述实时电力巡检优化路径，控制电力巡检具身机器人进行电力巡检。

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