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龍圖騰網恭喜國網浙江省電力有限公司物資分公司申請的專利一種基于強化學習的應急物資儲備動態優化方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119578835B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-02發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510131244.1，技術領域涉及：G06Q10/0631；該發明授權一種基于強化學習的應急物資儲備動態優化方法及系統是由王一杰;俞晨璽;馬駿;陳楓;賈成杰;陳甜妹;包江雪;張瑩;徐天天;沈琦;翁慧穎設計研發完成，并于2025-02-06向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于強化學習的應急物資儲備動態優化方法及系統在說明書摘要公布了：本發明涉及應急管理技術領域，尤其涉及一種基于強化學習的應急物資儲備動態優化方法及系統，包括根據目標電力設施區域的災害場景數據和應急物資消耗數據，通過機器學習算法得到應急物資需求預測結果；基于應急物資需求預測結果，利用蒙特卡洛仿真方法量化得到應急物資儲備的風險概率分布；根據風險概率分布和應急物資儲備系統的多維度實時狀態信息，構建應急物資儲備數字孿生模型；將強化學習算法引入應急物資儲備數字孿生模型中，通過交互學習得到最優應急物資儲備策略。本發明通過結合數字孿生技術和強化學習算法等方法，提高應急物資儲備的準確性和效率，能夠迅速、準確地提供所需應急物資，從而顯著提升了應急響應能力。

本發明授權一種基于強化學習的應急物資儲備動態優化方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于強化學習的應急物資儲備動態優化方法，其特征在于，包括以下步驟：根據目標電力設施區域的災害場景數據和應急物資消耗數據，通過機器學習算法得到應急物資需求預測結果；基于所述應急物資需求預測結果，結合歷史災害發生頻率和物資供應不確定性，利用蒙特卡洛仿真方法量化得到應急物資儲備的風險概率分布；根據所述風險概率分布和應急物資儲備系統的多維度實時狀態信息，構建應急物資儲備數字孿生模型；將強化學習算法引入所述應急物資儲備數字孿生模型中，通過模擬災害場景下的物資調度和儲備調整過程進行交互學習，得到最優應急物資儲備策略；其中，所述根據目標電力設施區域的災害場景數據和應急物資消耗數據，通過機器學習算法得到應急物資需求預測結果的步驟包括：采集目標電力設施區域的災害場景數據和物資消耗數據；災害場景數據包括災害發生時間、災害類型、災害地點和災害強度；物資消耗數據包括物資消耗種類和物資消耗數量；對所述災害場景數據和所述物資消耗數據進行預處理，得到預處理災害場景數據和預處理物資消耗數據；基于預處理災害場景數據和預處理物資消耗數據，利用自回歸整合移動平均模型提取不同災害類型下的物資需求特征；根據不同災害類型下的物資需求特征，利用預先構建的隨機森林預測得到應急物資需求預測結果；所述基于所述應急物資需求預測結果，結合歷史災害發生頻率和物資供應不確定性，利用蒙特卡洛仿真方法量化得到應急物資儲備的風險概率分布的步驟包括：利用地理信息系統技術對所述災害場景數據進行空間統計分析，生成災害熱點區域圖，并根據災害熱點區域圖確定高風險區域空間范圍；根據所述災害場景數據的災害強度，采用核密度估計方法構建不同類型災害強度的概率密度函數；根據高風險區域空間范圍、不同類型災害強度的概率密度函數、歷史災害發生頻率和物資供應不確定性，生成災害情景樣本；根據應急物資需求預測結果和當前應急物資儲備量，計算每個災害情景樣本下的物資缺口信息；根據多個災害情景樣本下的物資缺口信息，利用蒙特卡洛仿真方法量化得到應急物資儲備的風險概率分布；所述根據所述風險概率分布和應急物資儲備系統的多維度實時狀態信息，構建應急物資儲備數字孿生模型的步驟包括：采集應急物資儲備系統的多維度實時狀態信息，并通過主成分分析方法對所述多維度實時狀態信息進行降維處理，提取出關鍵狀態指標；根據所述風險概率分布和所述關鍵狀態指標，利用結構方程模型建立風險概率分布與應急物資儲備狀態之間的因果關系模型；對所述因果關系模型進行仿真模擬，預測得到在不同風險概率分布條件下的應急物資儲備系統狀態變化；根據不同風險概率分布下的應急物資儲備系統狀態變化，構建包含應急物資儲備系統狀態、風險概率分布及其相互關系的應急物資儲備知識圖譜；根據所述應急物資儲備知識圖譜，利用數字孿生技術構建應急物資儲備數字孿生模型；所述將強化學習算法引入所述應急物資儲備數字孿生模型中，通過模擬災害場景下的物資調度和儲備調整過程進行交互學習，得到最優應急物資儲備策略的步驟包括：在所述應急物資儲備數字孿生模型中，將災害不確定性和物資供應中斷風險作為隨機項，利用馬爾可夫決策過程構建狀態轉移模型；通過所述狀態轉移模型模擬當前環境狀態下災害發生概率和物資供應風險的隨機性變化，生成狀態轉移概率分布；根據所述狀態轉移概率分布，利用蒙特卡洛采樣方法選擇下一環境狀態；以最小化物資短缺風險、最大化物資利用效率以及最小化物資運輸成本為目標，構建獎勵函數；在應急物資儲備數字孿生模型中運行強化學習智能體，以使所述強化學習智能體根據當前環境狀態和所述獎勵函數，利用策略網絡計算得到不同動作的動作概率分布；根據所述動作概率分布選擇動作，并結合所述下一環境狀態模擬災害場景下的物資調度和儲備調整過程，通過多次迭代和策略更新，得到最優應急物資儲備策略。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人國網浙江省電力有限公司物資分公司，其通訊地址為：310011 浙江省杭州市拱墅區鳳起路378號5-6層；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。