[发明专利]一种基于可变结构深度学习框架的短期调度规则提取方法有效

专利信息
申请号: 202010855501.3 申请日: 2020-08-24
公开(公告)号: CN112116130B 公开(公告)日: 2022-04-15
发明(设计)人: 王永强;杨钰琪;许继军;莫莉;陈述;吴江;杨春华;曾子悦 申请(专利权)人: 长江水利委员会长江科学院;华中科技大学
主分类号: G06Q10/04 分类号: G06Q10/04;G06Q50/06;G06F16/2458;G06N3/04
代理公司: 武汉楚天专利事务所 42113 代理人: 孔敏
地址: 430010 *** 国省代码: 湖北;42
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摘要: 一种基于可变结构深度学习框架的短期调度规则提取方法,包括:步骤1、构建深度学习网络;步骤2、输入因子‑决策变量样本对选择;步骤3、将步骤2的样本数据归一化;步骤4、关键超参数选择与优化;步骤5、网络重构;步骤6、网络训练:利用步骤5得到的重构网络,输入步骤3得到的样本进行网络学习,得到最终深度学习网络,此网络即为提取的短期调度规则。本发明立足电站实际历史运行数据,构建基于长短期记忆网络的深度学习网络模型,挖掘实际运行过程中蕴含的内在规律,建立电站短期调度规则,将电站调度期初末水位、期间来水过程以及电站受电网负荷过程作为输入因子,电站时段末水位作为决策变量,使模型输出结果更适用于实际调度过程。
搜索关键词: 一种 基于 可变 结构 深度 学习 框架 短期 调度 规则 提取 方法
【主权项】:
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