公开(公告)号：CN119004998A

公开(公告)日：2024-11-22

申请号：CN202411182163.6

申请日：2024-08-27

Applicant: 中国南方电网有限责任公司

Inventor： 林志达 ,  杨铎烔 ,  张喜铭 ,  陈炎森 ,  徐欢 ,  李卓环 ,  杨思蕤

IPC: G06F30/27 ,  G06N3/092 ,  G06F18/214

Abstract: 本发明提出一种基于反射内存网的智能体数据交互方法、系统及设备，基于预设的全局参数配置文件，生成智能体和目标机器ID；通过读取本地节点的实时节点卡，得到本地节点对应的第一观测量；通过读取目标节点实时节点卡，得到对应的动作决策；通过对本地节点的实时节点卡进行更新，得到本地节点对应的第二观测量和对应的动作奖励值；对智能体进行强化学习训练，得到决策智能体；接收本地节点输出的控制信号，将所述控制信号返回至对应的目标机器ID的目标节点进行数据交互。本发明解决现有技术在多平台智能体数据交互过程中数据不兼容以及数据传输存在滞后性，导致系统数据交互效率低的问题。本发明简化交互流程，提高系统数据交互效率。

公开(公告)号：CN119476403A

公开(公告)日：2025-02-18

申请号：CN202411483155.5

申请日：2024-10-23

Applicant: 中国南方电网有限责任公司

Inventor： 陈炎森 ,  张喜铭 ,  林振福 ,  林志达 ,  杨思蕤 ,  余洋 ,  张子昊

IPC: G06N3/092 ,  H02J3/00 ,  G06N3/098 ,  G06N3/086 ,  G06N3/045 ,  G06N3/006 ,  G06N5/043

Abstract: 本发明提供了一种基于自适应演化的电力系统多智能体并行训练方法，包括：基于待控制新型电力系统构建系统仿真模型；基于系统仿真模型构建初始多智能体；初始化多智能体中每个智能体的网络参数，得到若干个训练智能体；对若干个训练智能体进行分布式并行训练，直至所有训练智能体训练完成，得到当前轮多智能体；获取当前轮智能体群中各个智能体的适应度，并基于适应度进行选择、交叉和变异，获取新的智能体对若干个训练智能体进行更新；重复执行对若干个训练智能体的分布式并行训练，直至满足预设训练条件，获取智能体群；基于智能体群对待控制新型电力系统进行控制。该方法能极大提高多智能体的训练速度，有效提升新型电力系统的控制效率。

公开(公告)号：CN119398241A

公开(公告)日：2025-02-07

申请号：CN202411451164.6

申请日：2024-10-17

Applicant: 中国南方电网有限责任公司

Inventor： 李卓环 ,  张喜铭 ,  余洋 ,  林志达 ,  杨思蕤 ,  徐欢 ,  杨铎烔 ,  陈炎森 ,  林振福

IPC: G06Q10/04 ,  G06N3/092 ,  G06N3/048 ,  G06N3/047 ,  G06Q50/06

Abstract: 本发明公开了一种自适应经验重放的深度强化学习训练优化方法及装置，其通过构建求和树，可以高效地计算和更新样本的优先级，减少了传统优先经验重放中直接计算每个样本优先级的计算负担，并基于预测模型，可以在不直接计算所有样本的优先级的情况下，预测样本的优先级，减少计算负担；通过融合时间差分误差与奖励优先级，以实现经验池中样本优先级的自适应矫正减小采样偏差，从而有效提高了采样与训练效率。

公开(公告)号：CN119377640A

公开(公告)日：2025-01-28

申请号：CN202411482226.X

申请日：2024-10-23

Applicant: 中国南方电网有限责任公司

Inventor： 杨铎烔 ,  林志达 ,  周长城 ,  徐欢 ,  张子昊 ,  张喜铭 ,  陈炎森

IPC: G06F18/213 ,  G06F18/10 ,  G06F18/2433 ,  G06F18/243 ,  G06N5/01 ,  G06N20/20 ,  G06F123/02

Abstract: 本发明公开了一种基于孤立森林与时序分析的数据挖掘方法及系统，所述方法包括：对获取的原始可再生能源数据进行标准化处理，获得标准可再生能源数据；根据预设的滑动窗口将所述标准可再生能源数据切分为若干个数据样本；根据预构建的孤立森林对每一个所述数据样本进行异常检测，获得若干个异常数据样本及若干个正常数据样本；根据所述异常数据样本对所述标准可再生能源数据进行数据修复，以获得修复后的可再生能源数据；对所述修复后的可再生能源数据进行时序分解，以得到所述原始可再生能源数据对应的时序特征数据，用于提高数据挖掘的精准度。