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公开(公告)号：CN116227870A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310189910.8
申请日：2023-03-02
Applicant: 南京工业大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06F17/10 , G06N7/01 , G06N3/092
Abstract: 针对水厂在城市供水过程中水泵组用电消耗量大的问题，本发明提出一种基于Q‑learning的水厂泵房水泵组优化调度方法。根据城市用水的日需求量，该方法将水泵组优化调度问题建模为能耗最小的目标优化问题，并将之转化为马尔科夫决策过程。接着，利用Q‑learning求解水泵组的最优调度策略，以实施实时的优化调度，降低全天各时段的水泵组能耗。仿真结果表明，相比于传统的遗传算法，Q‑learning调度算法将水泵组能耗降低了19.1％，推动了绿色智能化的水务发展。
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