摘要
本发明公开了一种基于生成式大模型的能源场景推演方法及系统,该方法包括以下步骤:采集并预处理多源异构数据,得到预处理后的多源异构数据;构建生成式大模型;使用预处理后的多源异构数据对生成式大模型进行训练,得到训练后的生成式大模型;使用强化学习算法对训练后的生成式大模型进行优化,得到优化后的生成式大模型;利用优化后的生成式大模型进行能源场景的推演,得到推演结果,并将推演结果进行可视化展示。本发明解决了现有的能源场景推演方法多基于固定规则或物理模型,难以动态建模环境变量的复杂交互关系,导致在推演过程中灵活性不足,推演结果准确性下降的问题。
技术关键词
强化学习算法
推演方法
多源异构数据
场景
能源
推演系统
GAN模型
子模块
编码器算法
生成对抗网络
模型训练模块
随机噪声
数据分布
电力设备
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数学
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