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龙图腾网获悉福州大学申请的专利基于数据-模型混合驱动方法的多类型移动应急资源优化调度和配电网韧性提升策略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：CN119151222B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202411254987.X，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权基于数据-模型混合驱动方法的多类型移动应急资源优化调度和配电网韧性提升策略是由江昌旭;周龙灿;刘晨曦;袁羽娟;邵振国设计研发完成，并于2024-09-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于数据-模型混合驱动方法的多类型移动应急资源优化调度和配电网韧性提升策略在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于数据‑模型混合驱动方法的多类型移动应急资源优化调度和配电网韧性提升策略，从移动储能车和应急抢修队的动态交互关系出发，同时协调移动储能车和应急抢修队进行负荷恢复和道路维修；考虑修复道路所需时长不确定下调度应急抢修队对交通网损坏道路进行修复；以及考虑交通网道路状态动态变化下调度移动储能车对配电网节点进行负荷恢复；数据驱动部分由基于图注意力机制的图神经网络多智能体强化学习算法GATD3QN支撑，以求解出最优的多类型移动应急资源路由行为策略；模型驱动部分将移动储能车和应急抢修队的调度模型、配电网重构模型和配电网最优潮流模型构建为MISOCP模型并求解出最优的多类型移动应急资源调度行为策略。

本发明授权基于数据-模型混合驱动方法的多类型移动应急资源优化调度和配电网韧性提升策略在权利要求书中公布了：1.一种基于数据-模型混合驱动方法的多类型移动应急资源优化调度和配电网韧性提升策略，其特征在于：从移动储能车和应急抢修队的动态交互关系出发，同时协调移动储能车和应急抢修队进行负荷恢复和道路维修；考虑修复道路所需时长不确定下调度应急抢修队对交通网损坏道路进行修复；以及考虑交通网道路状态动态变化下调度移动储能车对配电网节点进行负荷恢复；将数据方法和模型方法相结合用以求解以上多类型移动应急资源调度问题；其中，数据驱动部分由基于图注意力机制的图神经网络多智能体强化学习算法GATD3QN支撑，GATD3QN算法结合基于注意力机制的图神经网络、DoubleDQN算法和DuelingDQN算法对DQN算法的特征提取能力和Q值计算进行优化，并采用优先经验回放策略提高算法的采样效率和训练效果，以求解出最优的多类型移动应急资源路由行为策略；模型驱动部分将移动储能车和应急抢修队的调度模型、配电网重构模型和配电网最优潮流模型构建为MISOCP模型并求解出最优的多类型移动应急资源调度行为策略，包括移动储能车的功率调度决策、应急抢修队的道路修复决策或者返回仓库决策，以实现配电网韧性提升； 包括以下步骤： 步骤S1：构建并初始化电力-交通耦合网模型、移动储能车图强化学习模型和应急抢修队图强化学习模型； 步骤S2：模拟极端事件发生后的电力-交通耦合网故障场景，并在配电网中设置线路断开，交通网中设置道路损坏； 步骤S3：对图强化学习算法环境初始化，电力-交通耦合网故障场景初始化； 步骤S4：根据电力-交通耦合网信息和移动应急资源自身状态信息，构建图神经网络强化学习算法的移动储能车状态和应急抢修队状态得到状态矩阵ot，根据移动应急资源邻接关系构建邻接矩阵At； 步骤S5：根据ε-Greedy策略和图神经网络强化学习算法作为数据驱动部分计算移动储能车路由行为策略和应急抢修队路由行为策略 步骤S6：分别执行移动储能车路由行为策略和应急抢修队路由行为策略并对移动储能车和应急抢修队的状态进行判断和更新； 步骤S7：所述模型驱动部分根据移动储能车调度模型结合配电网重构模型和配电网最优潮流模型计算移动储能车的功率调度策略和奖励函数rtM，根据应急抢修队调度模型计算应急抢修队的维修调度策略和奖励函数rtR； 步骤S8：更新图神经网络强化学习算法的移动储能车状态和应急抢修队状态得到下一状态矩阵ot+1，更新邻接矩阵At+1； 步骤S9：将当前步的信息和初始优先级存储于移动储能车图强化学习记忆单元DM，将和初始优先级存储于应急抢修队图强化学习记忆单元DR； 步骤S10：对记忆单元采用优先经验回放策略进行样本重要性采样，并基于随机梯度下降方法分别对移动储能车和应急抢修队的图神经网络权重进行更新； 步骤S11：判断是否到达结束时间TEnd，若否，则执行步骤S3～S10； 步骤S12：判断是否到达训练结束幕数EEnd，若否，则执行步骤S3～S11；若是，则输出移动储能车和应急抢修队的图强化学习算法参数、路由和调度策略。

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