[发明专利]一种基于输入凸神经网络的电力能耗优化控制方法有效
| 申请号： | 201910844955.8 | 申请日： | 2019-09-07 |
| 公开（公告）号： | CN110705756B | 公开（公告）日： | 2023-05-12 |
| 发明（设计）人： | 张发恩;刘雨微;唐永亮;黄家水 | 申请（专利权）人： | 创新奇智（重庆）科技有限公司 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06N3/0464;G06N3/08;G06Q50/06 |
| 代理公司： | 北京中南长风知识产权代理事务所(普通合伙) 11674 | 代理人： | 郑海 |
| 地址： | 400039 重庆市九龙坡区*** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于输入凸神经网络的电力能耗优化控制方法，包括取得电力系统控制数据，对所得数据做预处理，将处理好的数据输入到ICNN网络中训练，观察损失函数值，训练迭代完成后，将模型保存下来，加载测试数据集和算法模型，利用遗传算法寻优，编码、初始化种群、评估种群中个体适应值、演化遗传过程选用交叉或变异等方法，找到使目标函数最大值或最小值的种群个体即是最优解，本发明将深度学习应用于复杂的电力控制系统，利用输入凸神经网络拟合电力控制系统的算法，利用遗传算法找到拟合函数的最优解，得到复杂系统中能耗最低的最优控制。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 输入 神经网络 电力 能耗 优化 控制 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于输入凸神经网络的电力能耗优化控制方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS1，取得电力系统控制数据，并将取得的数据分为训练集和测试集；/nS2，对所得数据做预处理：过滤掉差异值较大的误差数据，并做归一化，利用xgboost过滤掉无用特征；/nS3，确定ICNN网络的网络层数、节点数以及连接方式；/nS4，将处理好的数据输入到ICNN网络中训练，观察损失函数值，将损失函数值的大小作为函数是否拟合，训练迭代次数预先设定为500次；/nS5，训练迭代完成后，将模型保存下来；/nS6，加载测试数据集和算法模型，利用遗传算法寻优，编码、初始化种群、评估种群中个体适应值、演化遗传过程选用交叉或变异等方法，找到使目标函数最大值或最小值的种群个体即是最优解；/nS7，将得到的最优解控制量输入到控制系统，进行预演评估。/n
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G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
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