[发明专利]一种基于强化学习的异常用电判决系统及方法有效
| 申请号： | 202010649574.7 | 申请日： | 2020-07-08 |
| 公开（公告）号： | CN111539492B | 公开（公告）日： | 2020-11-20 |
| 发明（设计）人： | 陈应林;陈勉舟 | 申请（专利权）人： | 武汉格蓝若智能技术有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06Q50/06 |
| 代理公司： | 武汉蓝宝石专利代理事务所(特殊普通合伙) 42242 | 代理人： | 严超 |
| 地址： | 430000 湖北省武汉市东湖新技术开发区光*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于强化学习的异常用电判决系统及方法，该判决系统为用于异常用电判决的DRQN（Deep Recurrent Q Network，深度循环Q网络模型）模型，Q网络模型以当前的状态和当前选择的动作作为输入和输出，以状态作为判决指标确定当前回合的奖惩值；在Q网络模型训练达到设定次数时，将target Q网络模型的网络参数同步为Q网络模型的网络参数；将待测的用电概率序列输入到训练好的DRQN模型中，以状态作为待测的用电概率序列的动态阈值，根据动态阈值判断用电是否异常，以当前的状态作为判决指标确定奖惩值，并将该当前的状态作为动态阈值，因此该系统能够根据实时的用户的电力数据来更新阈值，从而能够有效提升跨用户场景的泛化能力。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 强化 学习 异常 用电 判决 系统 方法 | ||
【主权项】：
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