[发明专利]一种综合能源系统运行工况识别与运行性能预测方法在审
| 申请号： | 202210402932.3 | 申请日： | 2022-04-18 |
| 公开（公告）号： | CN114943277A | 公开（公告）日： | 2022-08-26 |
| 发明（设计）人： | 张建华;姚祎;许洪华;刘慧丽;周冬旭;王永岳;马钎雄 | 申请（专利权）人： | 华北电力大学;国网江苏省有限公司南京供电分公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
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| 地址： | 102206*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于迁移学习(Transferlearning,TL)、深度学习(Deep learning,DL)和多任务学习(Multi task learning,MTL)的综合能源系统(Integrated energy system,IES)运行工况识别与性能预测方法，属于综合能源系统领域。针对IES运行工况识别与性能预测的问题，提出了一种基于TL、DL和MTL的IES运行工况识别与性能预测方法，利用基于相关性分析的特征提取方法和TL解决了缺乏用于在线训练的高质量数据的问题，TL主要采用联合分布适配(JointDistribution Adaptation，JDA)共同适配表征源域与目标域的边缘与条件分布，并将适配后的数据共享到多任务学习中；并利用多任务联合训练，建立基于GRU神经网络组的运行工况识别与性能预测的模型，该模型有效降低了模型参数规模及运算时间，并且具有较高的准确性和较好的泛化性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 综合 能源 系统 运行 工况 识别 性能 预测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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