基于改进Q-learning算法的输电线路拟声驱鸟策略研究

来源：南京信息工程大学学报·自然科学版杂志2022年第5期北京时间：

作者：柯杰龙，张羽，朱朋辉，黄炽坤，吴可廷

单位：柯杰龙,广东工业大学 自动化学院, 广州, 510006,张羽,广东电网有限责任公司江门供电局, 江门, 529000,朱朋辉,广东电网有限责任公司江门供电局, 江门, 529000,黄炽坤,广东工业大学 自动化学院, 广州, 510006,吴可廷,广东工业大学 自动化学院, 广州, 510006

摘要：日益频繁的鸟类活动给输电线路的安全运行带来了极大威胁,而现有拟声驱鸟装置由于缺乏智能性,无法长期有效驱鸟.为了解决上述问题,本文提出基于改进Q-learning算法的拟声驱鸟策略.首先,为了评价各音频的驱鸟效果,结合模糊理论,将鸟类听到音频后的动作行为量化为不同鸟类反应类型.然后,设计单一音频驱鸟实验,统计各音频驱鸟效果数据,得到各音频的初始权重值,为拟声驱鸟装置的音频选择提供实验依据.为了使计算所得的音频权重值更符合实际实验情况,对CRITIC (Criteria Importance Though Intercrieria Correlation)方法的权重计算公式进行了优化.最后,使用实验所得音频权重值对Q-learning算法进行改进,并设计与其他拟声驱鸟策略的对比实验,实验数据显示改进Q-learning算法的拟声驱鸟策略驱鸟效果优于其他三种驱鸟策略,收敛速度快,驱鸟效果稳定,能够降低鸟类的适应性.

关键词：拟声音频;驱鸟效果;模糊理论;Q-learning算法;驱鸟策略

基金资助：广东电网有限责任公司科技项目(030700KK52190008)