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公开(公告)号:CN113378481B
公开(公告)日:2024-02-06
申请号:CN202110763763.1
申请日:2021-07-06
申请人: 国网江苏省电力有限公司营销服务中心 , 国网江苏省电力有限公司 , 东南大学 , 国家电网有限公司
IPC分类号: G06F30/27 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06N3/126 , G06F111/04 , G06F111/06
摘要: 基于多目标进化算法的互联网数据中心需求响应优化方法,包括以下步骤:采集各数据中心服务器台数最大值和最大工作负载容量,采集前后端门户网站的总工作负荷;以数据中心利润最大化和客户服务品质最优为目标,建立互联网数据中心需求响应模型,并提出一种决策变量约简方法;提出一种基于种群的方法来寻找有限解集,即帕累托最优解。在迭代过程中,以帕累托最优来提高解的质量。该算法通过变异、交叉、混合交叉、选择、存档更新等操作来保证算法的收敛性和解的多样性。本发明一种基于多目标进化算法的互联网数据中心需求响应优化方法,多目标进化算法有效地解决了物理约束的可行性和决策变量数量的可扩展性,互联网数据中心需求响(56)对比文件US 2020108276 A1,2020.04.09US 2005187846 A1,2005.08.25US 2005278690 A1,2005.12.15
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公开(公告)号:CN113378481A
公开(公告)日:2021-09-10
申请号:CN202110763763.1
申请日:2021-07-06
申请人: 国网江苏省电力有限公司营销服务中心 , 国网江苏省电力有限公司 , 东南大学 , 国家电网有限公司
IPC分类号: G06F30/27 , G06Q10/04 , G06Q10/06 , G06Q50/06 , G06N3/12 , G06F111/04 , G06F111/06
摘要: 基于多目标进化算法的互联网数据中心需求响应优化方法,包括以下步骤:采集各数据中心服务器台数最大值和最大工作负载容量,采集前后端门户网站的总工作负荷;以数据中心利润最大化和客户服务品质最优为目标,建立互联网数据中心需求响应模型,并提出一种决策变量约简方法;提出一种基于种群的方法来寻找有限解集,即帕累托最优解。在迭代过程中,以帕累托最优来提高解的质量。该算法通过变异、交叉、混合交叉、选择、存档更新等操作来保证算法的收敛性和解的多样性。本发明一种基于多目标进化算法的互联网数据中心需求响应优化方法,多目标进化算法有效地解决了物理约束的可行性和决策变量数量的可扩展性,互联网数据中心需求响应优化方法实现了数据中心利润和客户服务品质之间良好的平衡。
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公开(公告)号:CN112084568A
公开(公告)日:2020-12-15
申请号:CN202011080331.2
申请日:2020-10-10
申请人: 东南大学 , 国网江苏省电力有限公司营销服务中心 , 国网江苏省电力有限公司
IPC分类号: G06F30/13 , G06F30/20 , G06Q10/06 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/12 , G06F111/04 , G06F111/06 , G06F111/08 , G06F119/06 , G06F119/08 , G06F119/12
摘要: 本发明公开一种基于混合遗传模拟退火算法的商业建筑能效优化方法,其特征在于,商业建筑能效优化方法包括以下步骤:获得中央空调系统各个物理设备台数和运行参数数据,获得照明系统物理设备性能参数数据,获得电梯系统物理设备性能参数和运行参数数据;以提升整个商业建筑能效为目标,考虑中央空调系统、照明系统和电梯系统,建立整个商业建筑能效优化模型;采用混合遗传模拟退火算法求解商业建筑能效优化模型。本发明商业建筑能效优化方法,商业建筑能效优化方法对电气节能的效果和电气节能技术进行定性定量的真实评估,有利于推动商业建筑电气节能技术评估体系的建设,评估和提高整个商业建筑能效。
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公开(公告)号:CN118230048A
公开(公告)日:2024-06-21
申请号:CN202410397310.5
申请日:2024-04-03
申请人: 国网江苏省电力有限公司南通供电分公司
IPC分类号: G06V10/764 , G06V40/10 , G06V10/40 , G06V10/82 , G06Q10/0635 , G06Q50/06 , G06N3/0464
摘要: 本发明公开了一种基于作业场景的风险识别方法、风险识别系统及存储介质,涉及电网计量现场风险识别技术领域,其中,该方法包括以下步骤:获取边缘端发送的作业场景的现场图像,并根据现场图像确定作业场景对应的场景类别;根据场景类别确定检测目标,并基于检测目标对现场图像进行图像检测;根据图像检测结果确定风险判别数据,并根据所述风险判别数据确定风险识别结果。本发明获取边缘端发送的作业场景的现场图像,由于不同的场景对应的检测目标不同,并根据场景类别得到对应的检测目标,然后,基于所述检测目标对现场图像进行图像检测,进而可以避免在不同场景下需要重新训练识别模型的状况,提高风险识别检测结果的准确率以及识别效率。
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