发明专利已授权

基于GRU和Seq2Seq技术的数据驱动型机组组合智能决策方法

Name: 基于GRU和Seq2Seq技术的数据驱动型机组组合智能决策方法
Brand: 三峡大学
SKU: 2019108724540
Availability: InStock

📄 申请号：CN201910872454.0 📄 发布日：2025/11/05

著录项目信息

申请日

2019-09-16

公开号

CN110674459B

公开日

2023-03-10

申请人

三峡大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F17_16

IPC 分类号

G06F17_16 , G06Q10_0637 , G06Q50_06 , G06F18_214 , G06F18_23 , G06N3_0442 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

智能决策人工智能算法电力系统优化深度学习智能决策

应用场景

电力调度, 智能电网, 能源管理系统, 发电计划优化

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摘要

基于GRU和Seq2Seq技术的机组组合智能决策方法，包括以下步骤：1.使用针对高维机组组合训练样本矩阵的样本编码技术对机组组合历史决策数据的维度进行压缩；2.在门限循环网络的基础上引入Seq2Seq技术，建立面向机组组合决策的复合神经网络架构；3.在此基础上构建机组组合深度学习模型，并通过历史数据训练建立系统日负荷与机组启停方案之间的映射模型；4.利用生成的映射模型进行机组组合决策，求得机组启停状态和最优潮流模型下的机组出力，将得到的机组组合决策结果作为新的历史样本数据，对深度学习模型进行训练，从而实现对模型的持续修正。本发明的目的是为了解决在采用基于Seq2Seq技术的深度学习模型对差异性样本数据进行训练时，会出现因实际电力系统的机组启停状态矩阵和出力状态矩阵都是高维样本矩阵，而导致训练效率低下的技术问题。

常见问题

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权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

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当前第 / 件

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