基于Q-Learning算法的输电线路自适应巡检路径规划

刘　辉

doi:https://doi.org/10.37155/2811-0625-0501-47

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基于Q-Learning算法的输电线路自适应巡检路径规划

刘　辉（国网绍兴供电公司）

https://doi.org/10.37155/2811-0625-0501-47

Abstract

输电线路作为电力系统的“神经脉络”，其巡检效率直接影响电网安全运行。传统路径规划方法依赖静态地图与预设规则，难以应对复杂地形、动态障碍物及多目标优化需求。Q-Learning算法通过强化学习机制，使巡检机器人能够在未知环境中自主探索最优路径，实现动态环境下的自适应决策。本文从算法原理、环境建模、奖励机制设计、多目标优化及工程应用五个维度，系统论证Q-Learning在输电线路巡检中的技术优势与实践价值，结合变电站巡检机器人、无人机协同巡检等典型案例，揭示其在提升巡检效率、降低运维成本方面的突破性进展。

Keywords

Q-Learning算法；输电线路巡检；自适应路径规划；强化学习；动态环境；多目标优化

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Publishing time:2026-01-01
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