基于改进深度Q学习的OPGW光缆剥离系统优化

赖纪南; 肖昭凯; 邱达铨; 刘述睿; 吴文宣

doi:10.15919/j.cnki.qhep.2025.02.010

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基于改进深度Q学习的OPGW光缆剥离系统优化

技术应用 | 更新时间：2025-10-16

- 基于改进深度Q学习的OPGW光缆剥离系统优化
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- 青海电力 2025年第2期页码：66-72+91
- 作者机构：
  
  国网江西省电力有限公司赣州供电分公司
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.15919/j.cnki.qhep.2025.02.010
  中图分类号： TP18;TN913.31
- 纸质出版：2025
- 稿件说明：
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赖纪南, 肖昭凯, 邱达铨, 等. 基于改进深度Q学习的OPGW光缆剥离系统优化[J]. 青海电力, 2025,(2):66-72+91.
赖纪南, 肖昭凯, 邱达铨, 等. 基于改进深度Q学习的OPGW光缆剥离系统优化[J]. 青海电力, 2025,(2):66-72+91. DOI： 10.15919/j.cnki.qhep.2025.02.010.

DOI：

摘要

光电复合架空地线(OPGW)的智能剥离是电力通信网络建设中的关键技术。基于改进多目标深度Q学习的OPGW光缆智能剥离系统优化方法，设计了一个集成物联网技术的OPGW光缆智能剥离系统，实现了远程监控和数据采集。随后，建立了OPGW光缆剥离过程的多目标优化模型，考虑剥离效率、质量和设备寿命等因素。为解决传统多目标深度Q学习(MODQL)算法在复杂环境下的局限性，提出了改进的多目标深度Q学习算法(IMODQL)。IMODQL引入了动态权重调整机制和优先经验回放，显著提高了算法的学习效率和稳定性。通过将IMODQL算法集成到智能剥离系统的控制模块，实现了系统的自适应学习和实时优化控制。仿真实验和实际系统测试结果表明，与传统MODQL相比，IMODQL在收敛速度、优化效果和系统性能方面均取得了显著改善。为OPGW光缆智能剥离系统的优化提供了新的方法，对提高电力通信网络建设效率具有重要意义。

Abstract

关键词

Keywords

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