一种基于学习优化和可微分博弈的海量空调负荷聚合商用户均衡调度方法、系统、程序产品及电子设备

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一种基于学习优化和可微分博弈的海量空调负荷聚合商用户均衡调度方法、系统、程序产品及电子设备
申请号:CN202510813936
申请日期:2025-06-18
公开号:CN120725338A
公开日期:2025-09-30
类型:发明专利
摘要
本发明提供一种基于学习优化和可微分博弈的海量空调负荷聚合商用户均衡调度方法、系统、程序产品及电子设备,包括:感知并构建环境信息;构建并训练下层用户空调负荷响应的深度学习模型;构建上层聚合商收益优化模型;求解聚合商用户主从博弈均衡。本发明有效地解决了现有技术中提升求解效率和规模化能力、实现端到端可微分优化,保证均衡解质量、提高模型预测精度和物理合理性的问题。
技术关键词
均衡调度方法 深度学习模型 环境状态信息 负荷 训练场景 预测空调 深度神经网络 决策 变量 均衡调度系统 投影算法 功率 采集系统 解码模块 编码模块 建筑围护结构 注意力 计算机可执行指令 数据
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