公开(公告)号：CN114862021B

公开(公告)日：2024-10-29

申请号：CN202210498052.0

申请日：2022-05-09

Applicant: 大连理工大学

Inventor： 黄兰蔼 ,  赵珺 ,  董天浩 ,  滕兆桓 ,  沈畅 ,  鲁治国 ,  赵汉卿 ,  王天宇

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q10/0631 ,  G06Q50/04 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明属于信息技术领域，一种结合信息特征与生产计划的工业间歇性能源数据动态预测方法，是一种将深度确定性策略梯度算法与信息片段中有效的时频特征结合，来预测工业中类周期数据的一种方法。首先，将信息元素划分为有效等时间间隔的数据片段，再通过一种基于模基底匹配的信息粒描述方法，从不同的数据片段中提取其中能描述工业中周期性质的时域特征与频域特征，通过构建二维特征向量将其描述出来。之后将二维特征向量和生产计划结合，采用DDPG方法进行建模、预测，并将得到的预测信息通过特征向量反重构方式实现数据的动态预测。此种方法预测精度较高，计算效率符合工业现场的应用要求，为后续的能源优化调度提供科学、有效的决策支持。

公开(公告)号：CN114862021A

公开(公告)日：2022-08-05

申请号：CN202210498052.0

申请日：2022-05-09

Applicant: 大连理工大学

Inventor： 黄兰蔼 ,  赵珺 ,  董天浩 ,  滕兆桓 ,  沈畅 ,  鲁治国 ,  赵汉卿 ,  王天宇

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q10/06 ,  G06Q50/04 ,  G06N3/08 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明属于信息技术领域，一种结合信息特征与生产计划的工业间歇性能源数据动态预测方法，是一种将深度确定性策略梯度算法与信息片段中有效的时频特征结合，来预测工业中类周期数据的一种方法。首先，将信息元素划分为有效等时间间隔的数据片段，再通过一种基于模基底匹配的信息粒描述方法，从不同的数据片段中提取其中能描述工业中周期性质的时域特征与频域特征，通过构建二维特征向量将其描述出来。之后将二维特征向量和生产计划结合，采用DDPG方法进行建模、预测，并将得到的预测信息通过特征向量反重构方式实现数据的动态预测。此种方法预测精度较高，计算效率符合工业现场的应用要求，为后续的能源优化调度提供科学、有效的决策支持。