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文档简介

一种基于电力业务的应急指挥调度系统及持和调度指挥四大模块的电力业务应急指挥调块通过定义应急状态空间、动作空间和响应策2所述实时监控模块用于收集和整合电力系统的实时运行数据、故障所述数据分析模块用于对实时数据进行处理和分析，识别电力系统所述决策支持模块基于数据分析结果，运用预设的决策算法和规则，所述调度指挥模块用于接收决策支持模块的输出，协调并指挥电力应急定义应急响应策略评估函数，根据应急状态空间的采用强化学习算法构建应急策略模型，所述应急策略模型用于不3通过以上各奖励和惩罚函数，得到最终的奖励函数R：R＝R_recovery+R_res策支持模块采用强化学习算法中的深度Q网络DQN算法构建4参数更新的步长；VOJ(0)表示损失函数J(θ)关于参数θ的梯度，VOJ(0)是一个向量，56[0018]优选的，所述实时监控模块通过电力系统的传感器、监测装置和远程终端单元[0025]响应延迟惩罚函数，其计算公式为：P_delay＝k5*(实际响应时间_响应时间阈应时间阈值为根据电力系统的应急响应计划和历史数据设定的响应时7[0037]9:=6-WVOJ(0)8[0057]定义的应急状态空间和动作空间涵盖了电力系统故障的多种类型和应急响应的[0062]请参阅图1_3，本发明提供一种技术方案：一种基于电力业务的应急指挥调度系9[0064]数据分析模块：数据分析模块对实时监控模块收集到的实时数据进行处理和分[0074]实时监控模块通过电力系统的传感器、监测装置和远程终端单元(RTU)实时采集[0081]故障恢复速度奖励函数用于评估故障恢复的快慢程度，其计算公式为：R_[0083]资源利用效率奖励函数用于评估应急资源的使用效率，其计算公式为：R_[0085]协同指挥效率奖励函数用于评估应急响应过程中各部门[0092]R＝R_recovery+R_res[0095]本实施例详细描述了采用强化学习算法中的深度Q网络(DQN)算法构建应急策略[0097]根据应急响应的实际场景和需求，确定模型需要感知的环境状态s和可执行的应根据执行的动作和当前状态生成新的状态s'[0116]9:=6-WVOJ(0)

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