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申请/专利权人：广西电网有限责任公司贵港供电局
摘要：本发明公开了一种基于强化学习的电网物资定额管理方法及系统，涉及电力系统管理技术领域，包括，收集各类物资样本，对物资样本进行扫描形成原始光谱数据并进行预处理，得到纯净光谱矩阵；利用PCA从纯净光谱矩阵中提取出光谱指纹，建立高光谱特征数据库，将提取的光谱指纹与对应的物资类别关联组成高光谱特征数据集；构建分类模型并训练，将高光谱特征数据集输入已训练好的分类模型，输出物资类别；本发明通过高光谱成像与PCA技术深度解析物资特性，核心在于运用强化学习动态调整物资调配策略，依据物资属性和实时需求，实现管理灵活性与资源优化，破解了传统模式下的策略僵化与低效分配问题，推动电网物资管理向全链条智能化升级。
主权项：1.一种基于强化学习的电网物资定额管理方法，其特征在于：包括，收集各类物资样本，对物资样本进行扫描形成原始光谱数据并进行预处理，得到纯净光谱矩阵；利用PCA从纯净光谱矩阵中提取出光谱指纹，建立高光谱特征数据库，将提取的光谱指纹与对应的物资类别关联组成高光谱特征数据集；构建分类模型并训练，将高光谱特征数据集输入已训练好的分类模型，输出物资类别；构建物资模型，基于历史需求数据作为输入物资模型进行时间序列分析，输出物资需求量；根据物资类别判断物资属性，结合物资属性和物资需求量，对每种物资制定具体的行动策略。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广西电网有限责任公司贵港供电局 一种基于强化学习的电网物资定额管理方法及系统
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