公开(公告)号：CN118798266A

公开(公告)日：2024-10-18

申请号：CN202410860780.0

申请日：2024-06-28

Applicant: 三峡大学

Inventor： 陈铁 ,  高佳启 ,  罗宇 ,  袁一民 ,  郭仕楠 ,  杨平平

IPC: G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/049 ,  G06N3/084 ,  G06N3/0895 ,  G06N3/048 ,  G06F18/214 ,  G06F18/241

Abstract: 一种基于时序功率数据增强和对比学习的少标签NILM方法，它包括以下步骤：步骤1：数据预处理；步骤2：事件检测；步骤3：利用对比学习框架，构建一个时序功率增强的NILM模型；步骤4：模型对比学习预训练；步骤5：模型微调，将编码器参数转移到微调模型中并冻结，利用预训练数据集中的少部分带标签数据微调分类器；步骤6：负荷监测，利用微调好的模型进行负荷识别。本发明的目的是为了解决现有监督式非侵入式负荷监测模型严重依赖带标签的数量，标签的高标记成本和隐私性限制了模型的通用性和泛化性，且对多状态设备和特征相似设备识别效果不佳的技术问题。

公开(公告)号：CN118336683A

公开(公告)日：2024-07-12

申请号：CN202410308322.6

申请日：2024-03-18

Applicant: 三峡大学

Inventor： 陈铁 ,  杨平平

IPC: H02J3/00 ,  G06Q50/06 ,  G06F16/901 ,  G06N3/042 ,  G06N3/092 ,  H02J13/00

Abstract: 一种基于图模型深度强化学习的主动配电网负荷转供方法，包括以下步骤：搭建强化学习环境；构建实时数据运算模块；构建智能体模型，将Neo4j图模型和实时数据运算模块以及智能体模型三者之间构建交互关系；主动配电网发生阻塞，开始负荷转供；构建状态空间与动作空间；智能体模型在动作空间中采取一个动作，将动作信息传给环境和实时数据交互模块执行，评估这个动作的奖励值、动作前后状态的奖励值，进行参数更新确定结束标志done的值；每当完成一次主动配电网开关动作，就将本次动作的开关和动作前后的状态作为样本存储在经验池中，以便后续采样经验进行训练；依据结束标志判断是否结束动作，在不断迭代的过程中获得符合要求的负荷转供序列。