[发明专利]一种基于动态图神经网络的空调负荷功率实时辨识方法在审
| 申请号： | 202211715170.9 | 申请日： | 2022-12-28 |
| 公开（公告）号： | CN115930383A | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 李知艺;李黛睿 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | F24F11/63 | 分类号： | F24F11/63;G06F18/214;G06F18/213;G06N3/04;G06N3/08;G06F18/2415;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 邱启旺 |
| 地址： | 310058 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于动态图神经网络的空调负荷功率实时辨识方法，该方法基于由原始数据信息构成的图网络拓扑进行信息聚合与计算，根据可视图规则构建图网络拓扑；以双层注意力机制网络聚合邻域节点信息，在历史数据集上对模型进行预训练；使用预训练完的模型接收新数据，并拓展图网络拓扑，计算获取该节点的空调负荷功率辨识结果；每隔一段时间更新图卷积神经网络参数。本发明为纯数据驱动，不需要物理建模，可迁移性强，且构建动态变化的图拓扑处理数据流，实现电器数据的实时辨识，保证了数据信息的时效性，同时采用带有注意力机制和记忆功能的图网络，能够长期有效保留历史数据中的特征信息，实现对低粒度数据的高精度辨识。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 动态 神经网络 空调 负荷 功率 实时 辨识 方法 | ||
【主权项】：
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