公开(公告)号：CN117196005A

公开(公告)日：2023-12-08

申请号：CN202310909743.X

申请日：2023-07-21

Applicant: 东南大学

Inventor： 蒋嶷川 ,  武星宇 ,  姜元爽 ,  狄凯

IPC: G06N3/092 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/042 ,  G06Q10/0631 ,  G06Q30/0201 ,  G06Q50/06

Abstract: 本专利提出一种多重产业链下需求响应的分层图注意力强化学习方法，该专利首先利用长短期记忆网络根据电价的动态变化特征做出决策，然后基于该决策利用分层空间图注意力机制来评估动态因素对多重产业链结构的影响，最后利用这种影响来更新决策。分层空间图注意力机制利用空间图注意力将网络多个节点的信息聚合为单个关键节点，然后，决策智能体基于图注意力机制结合各个关键节点信息对当前决策进行评估。空间图注意力技术能捕获节点间的物理空间关系，并去除冗余节点信息对评估策略的影响。与传统的基于强化学习的需求响应算法相比，本专利能够建模动态因素对多重产业链网络内部和网络之间的影响，从而提高能源管理策略质量。