[发明专利]基于随机采样的EBO事件选取方法及装置

说明书

本发明公开了一种基于随机采样的EBO事件选取方法及装置，其中，方法包括以下步骤：分析系统状态，生成所有可能的系统状态转移的集合构成事件空间；基于事件空间选取事件复杂度范围；依据事件复杂度范围在事件空间中进行随机采样，选取出性能最优的事件定义，并计算置信度。该方法不仅可以降低问题的求解复杂度，节约计算成本，而且还可以在给定计算量约束下得到令人满意的优化性能，并提供定量的性能保证。

技术领域

本发明涉及事件驱动优化技术领域，特别涉及一种基于随机采样的EBO(Event-Based Optimization，事件驱动优化)事件选取方法及装置。

背景技术

相关技术中，(1)一种能量事件驱动方法及系统，其方法包括步骤1：探测环境中的能量；步骤2：采集、存储探测的环境中的能量，同时感知系统前期的存储能量；判断系统的存储能量是否超过系统工作阈值(事件)，若超过，则驱动系统工作并持续采集、存储后跳至步骤4；若未超过，则返至步骤2继续采集、存储；步骤4：根据需求或能量耗尽驱动系统进入断电休眠状态。该方法通过设置能量感知模块和驱动模块，感知环境中的能量，通过事件驱动的方法，进行采集、判定，控制存储能量对负载的输出。

(2)一种基于JavaScript的事件驱动方法和事件驱动系统，包括：仪表板上的任一部件在检测到自身的事件被触发时，向事件管理器发送事件触发信息；所述事件管理器广播接收到的所述事件触发信息；所述仪表板上的任一部件以外的其他部件接收所述广播的所述事件触发信息，根据所述事件触发信息、所述事件的驱动脚本的定义和预设的JavaScript模版文件生成统一的JavaScript脚本文件，并根据所述JavaScript脚本文件向脚本管理器注册所述事件。

(3)一种事件驱动电力系统经济调度方法，主要包括以下步骤：设置电力系统的参数；计算无功率约束条件下的发电机的最优成本增量和最优功率；判断发电机的最优功率是否达到约束条件(事件)；将未达到约束条件和已经达到约束条件的发电机进行分类；更新所有发电机的最优成本增量；输出发电机的最优成本增量和最优功率。

(4)一种基于采样的方法用于选取最优事件复杂度。该文献考虑多个相邻房间的暖通空调系统的协同控制，利用该问题中房间的相关联性这一结构性特征，将事件选取问题转化成事件复杂度的选取问题，即单个房间的暖通空调系统控制需考虑多少个相邻房间的状态。该方法通过在事件复杂度空间中进行采样，评估对应的性能，从而选取出最优的事件复杂度。

(5)将系统中的状态分量分类为受动作影响(action-based)状态分量和不受动作影响(action-free)状态分量，该文献提出在相同的事件复杂度下，应当优先选取不受动作影响状态分量定义的事件，这样能够取得更好的性能。

相关技术(1)、(2)和(3)将事件驱动的思路应用于一些特定的系统中(相关技术(1)用于能量收集系统，相关技术(2)用于仪表检测系统，相关技术(3)用于电机控制系统)，在这类系统中均有明确的事件定义，比如：相关技术(1)中，当能量储存超过一确定阈值时为一个事件；相关技术(2)中和相关技术(3)中类似。但是，这三项技术对于如何选取事件(即阈值如何确定、确定多少个阈值等)并没有给出回答。这一问题造成的结果是：当系统处于其他运行状态或者被运用于其他场景时，原有已经确定好的事件可能不再适用，其适用性有限。为了推广事件驱动优化方法的普适性，需要提出一种通用的选取事件的方法。

相关技术(4)利用问题的结构性特征，将原有的事件选取问题转化为事件复杂度选取问题，极大地降低了问题求解难度。但是该方法仅适用于一些特定的、具有类似的结构性特征的系统，这也制约了该方法的适用性。相关技术(5)从系统状态分量的转移性质的差别角度展开研究，将状态分量归纳为两类，提出了应当优先选取不受动作影响的状态分量定义的事件，但是并未总结出一套系统性的事件选取方法。

总体来说，现有技术存在以下不足：

1、适用范围有限，仅针对特定的系统适用；

2、未解决如何选取事件的问题；