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公开(公告)号：CN119831565A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202411869986.6
申请日：2024-12-18
Applicant: 北京交通大学 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网上海市电力公司
IPC: G06Q10/20 , G06Q50/06 , G06F30/27 , G06N3/092 , G06F111/04 , G06F111/06 , G06F113/04
Abstract: 本发明提供一种多目标强化学习的配电网检修计划设置方法和系统。包括：利用搜索法开展初始计划的合并与互斥判断；建立了包括配电网检修计划经济性、任务量等多个目标的检修计划调整数学模型，同时考虑了可能出现的工期时长波动；将数学模型转化为约束马尔可夫决策过程，定义检修状态、检修动作、检修计划编排奖励函数和约束空间，利用噪声深度Q强化学习对计划编排智能体进行训练求解；利用某检修计划数据验证了所提方法的有效性。本发明通过搜索法和多目标噪声深度Q强化学习，可以进行配电网检修计划自动合并与计划排期，提高检修计划的合理性和经济性，提升配电网决策的智能化。
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公开(公告)号：CN117273364A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311305618.4
申请日：2023-10-10
Applicant: 全球能源互联网集团有限公司 , 北京交通大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06Q30/0201 , G06F17/15 , G06F18/2415
Abstract: 本发明提供一种用于综合能源系统群能源管理的可解释强化学习方法，包括：构建综合能源系统群体能源管理模型；对所述综合能源系统群体能源管理模型进行多主体马尔可夫博弈建模；采用多智能体双延迟深度确定性策略梯度算法对建模后的模型进行求解；采用多个沙普利值加性解释算法对求解的能源管理结果进行解释。本发明既量化了IES环境与动作其对其奖励惩罚的贡献，又量化了IES环境特征对能源管理策略形成的贡献，有助于人类操作者做出更准确的决策和部署。
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公开(公告)号：CN119849821A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202411913194.4
申请日：2024-12-24
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06 , H02J3/00 , G06F30/27 , G06N3/006 , G06F111/06 , G06F111/04
Abstract: 本发明提供了一种利用规则语言引导的综合能源系统多目标调度方法和装置。该方法包括：建立综合能源系统IES多目标调度的数学模型；结合大语言模型LLM将IES多目标调度优化的数学模型转化为马尔可夫决策过程MDP过程，构建用于多目标引导交互的LLM智能体；通过所述LLM智能体利用多目标深度确定性策略梯度算法DDPG对IES多目标调度优化的MDP过程进行求解，得到IES多目标调度的决策方案。本发明通过结合LLM和深度强化学习模型，可以较好地实现IES调度优化过程中人类的多目标偏好引导，为调度部门和人员安排实际电网发电计划提供理论和技术支撑。
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公开(公告)号：CN118690632A
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202410408471.X
申请日：2024-04-07
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/092 , G06F18/23213 , G06Q50/06 , G06F111/04 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供一种用于异质能源系统智能调度决策的可信解释方法及系统，属于基于人工智能的能源管理技术领域，构建面向可信智能调度的异质能源系统模型；对所述面向可信智能调度的异质能源系统模型进行CMDP建模；采用S‑DRL模型对CMDP模型进行求解；采用AP‑CSI的S‑DRL模型解释方法对求解的结果进行解释。本发明采用具有安全约束的CMDP描述智能体与环境的交互方式，结合动态时间规整和Kmeans聚类分析，提高了模型的可解释性和可信度；能够量化HES环境对能源管理策略的影响，通过详细的概率分析和特征分类来解释DRL模型的决策过程，实现更准确和安全的能源管理决策。
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