公开(公告)号：CN118153898A

公开(公告)日：2024-06-07

申请号：CN202410406512.1

申请日：2024-04-07

申请人： 浙江大学湖州研究院

发明人： 杨秦敏 ,  蒋学俊 ,  朱佳良 ,  李超

IPC分类号： G06Q10/0631 ,  G06Q50/06 ,  G06N3/0442

摘要： 本发明属于能源领域，公开了一种基于深度强化学习的不同建筑物能量需求调度方法，包括以下步骤：步骤1，将多个不同的建筑物作为代理体，获取代理体的原始数据；步骤2，设置代理体的奖励函数，作为需求响应的奖励和惩罚；步骤3，建立基于深度强化学习的建筑物能量需求调度模型；步骤4，通过建筑物能量需求调度模型对不同建筑的能量需求进行调度。本发明利用基于注意力机制的长短期神经网络来更新模型策略，然后基于强化学习框架，协调异构建筑物之间的能源存量，用于建筑物的区域需求侧管理，实现不同建筑物之间的需求响应和能源管理的控制实施。

公开(公告)号：CN118245751A

公开(公告)日：2024-06-25

申请号：CN202410406509.X

申请日：2024-04-07

申请人： 浙江大学湖州研究院

发明人： 杨秦敏 ,  蒋学俊 ,  王宋炎 ,  李超

IPC分类号： G06F18/20 ,  G06F18/10 ,  G06F18/23213 ,  G06F18/2431 ,  G06F18/22 ,  G06Q10/0639 ,  G06Q50/06

摘要： 本发明属于电力领域，公开了一种用电主体行为画像构建方法，包括以下步骤：步骤1，收集用户历史用电负荷数据，对其进行预处理；步骤2，通过动态时间规整和K‑means聚类确定用户的用电行为的类别标签；步骤3，构建初始特征集，并将最大相关最小冗余准则作为特征选择方法构建最优特征集，得到用户用电行为的行为标签；步骤4，利用评分法对用户的每个特征进行打分，直观展示每个用户的特征。本发明将动态时间规整算法和K‑means融合，以实现对用户不同用电行为特征的准确直观刻画。本发明将用户的用电行为特征按照评分系统进行打分，更直观地展示了每个用户的用电行为习惯。

公开(公告)号：CN118229456A

公开(公告)日：2024-06-21

申请号：CN202410406516.X

申请日：2024-04-07

申请人： 浙江大学湖州研究院

发明人： 杨秦敏 ,  蒋学俊 ,  王宋炎 ,  李超

IPC分类号： G06Q50/06 ,  G06Q10/04 ,  G06N3/0464 ,  G06Q50/26

摘要： 本发明属于碳排放核算领域，公开了一种企业级多尺度动态电碳因子实时预测方法，通过时序预测模型实现，包括：步骤1，收集企业的动态电碳因子，对收集到的企业的动态电碳因子进行数据预处理并进行划分；步骤2，将处理好的数据通过嵌入层，实现数据降维以便于特征提取；步骤3，将嵌入层输出数据通过G2CBlock模块；步骤4，将提取到的信息进行预测输出。本发明对未来的电碳因子进行预测，为用电策略制定提供了数据支持。本发明设计搭建G2CBlock模块作为时序预测模型的基本单元，考虑了不同时间尺度下变量间的相关关系，使得预测更加准确。