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公开(公告)号:CN120031292A
公开(公告)日:2025-05-23
申请号:CN202510039755.0
申请日:2025-01-10
Applicant: 浙江大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/08 , G06N3/092 , G06F18/25
Abstract: 本发明公开了一种基于多模态强化学习智能体系统的大型公共建筑需求响应智能调控方法。该方法通过引入多模态数据处理和多智能体协同机制,构建多模态强化学习智能体系统;将多模态强化学习智能体系统部署至大型公共建筑中,通过分布式执行机制实现多模态强化学习智能体系统的协同控制;基于多模态强化学习智能体系统协同求解电‑碳‑绿证市场大型公共建筑需求响应双层调控模型,从而调控关键可调控设备,实现大型公共建筑参与电力市场、碳市场、绿证市场需求响应调控。本发明的优势在于通过多模态数据融合,提升大型公共建筑运维状态感知能力,增强大型公共建筑对动态市场和复杂环境的适应性。
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公开(公告)号:CN118644105B
公开(公告)日:2024-11-19
申请号:CN202411088439.4
申请日:2024-08-09
Applicant: 浙江大学
IPC: G06Q10/0637 , G06Q50/06 , G06F18/2415
Abstract: 本发明公开了一种计及发展不确定性的工业园区多阶段负荷预测方法,该方法包括:将工业园区划分为多个具有不同功能类型的地块;构建负荷密度饱和率S型发展曲线,求解不同规划年对应的各功能地块的负荷密度饱和率;基于有限数量地块的负荷数据样本,通过基于高斯核密度的负荷密度饱和值估算方法,计算得到各功能地块的负荷密度饱和值;考虑工业园区功能地块类型演变规律对工业园区负荷预测的影响,构建不同功能地块相互转换的马尔可夫预测模型,预测工业园区规划设计时期内不同阶段的各功能用地面积;计算得到工业园区规划设计时期内不同阶段的多元负荷预测结果。该方法可使得工业园区的多元负荷预测与园区的动态发展变化相匹配。
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公开(公告)号:CN118644105A
公开(公告)日:2024-09-13
申请号:CN202411088439.4
申请日:2024-08-09
Applicant: 浙江大学
IPC: G06Q10/0637 , G06Q50/06 , G06F18/2415
Abstract: 本发明公开了一种计及发展不确定性的工业园区多阶段负荷预测方法,该方法包括:将工业园区划分为多个具有不同功能类型的地块;构建负荷密度饱和率S型发展曲线,求解不同规划年对应的各功能地块的负荷密度饱和率;基于有限数量地块的负荷数据样本,通过基于高斯核密度的负荷密度饱和值估算方法,计算得到各功能地块的负荷密度饱和值;考虑工业园区功能地块类型演变规律对工业园区负荷预测的影响,构建不同功能地块相互转换的马尔可夫预测模型,预测工业园区规划设计时期内不同阶段的各功能用地面积;计算得到工业园区规划设计时期内不同阶段的多元负荷预测结果。该方法可使得工业园区的多元负荷预测与园区的动态发展变化相匹配。
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