摘要
本发明提出一种用于电力营销的数据监控方法及系统,方法包括:从多个电力营销数据源收集原始数据;构建时空图,根据所述全局的时空特征向量使用神经网络模型对电力进行预测;根据神经网络模型的预测结果使用深度强化学习模型进行动态策略优化;实时收集执行策略优化后的反馈数据,设计策略评估函数对营销策略的效果进行评估,并根据评估结果对深度强化学习模型进行修正;根据实时反馈数据将优化后的策略根据不同用户的个性化需求应用于不同用户,保每个用户得到最符合其需求的推荐。本发明能够实时捕捉电力市场的需求波动,并根据不同用户群体的需求变化调整电力营销策略,从而大大提升电力营销的精准度、灵活性和效果。
技术关键词
深度强化学习模型
数据监控方法
预测电力需求
神经网络模型
策略
优化电力调度
综合效用函数
决策
电力营销数据采集
节点特征
回放技术
控制误差
模态特征
数据监控系统
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锂电池电路
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