[發(fā)明專利]一種基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的對抗性能量分解方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202110563911.5
• 申請日: 2021-05-24
• 公開（公告）號: CN113378655B
• 公開（公告）日: 2022-04-19
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 賈龍飛;李晶晶;杜哲凱
• 申請（專利權(quán)）人: 電子科技大學(xué)
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06Q10/04;G06Q50/06
• 代理公司: 四川鼎韜律師事務(wù)所 51332
• 代理人: 溫利平

1.一種基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的對抗性能量分解方法，其特征在于，包括以下步驟：

(1)、訓(xùn)練電器特征生成器

首先，為第i個家用電器構(gòu)建一個特征生成器G_i即 電器特征生成器以及一個預(yù)測器C_i即 電器預(yù)測器，其中，特征生成器G_i提取家庭能耗功率窗口序列y(t-W/2:t+W/2)的電器特定特征G_i(y(t-W/2:t+W/2))后，送入電器預(yù)測器C_i預(yù)測得到第i個電器第t個時刻的預(yù)測能耗功率C_i(G_i(y(t-W/2:t+W/2)))，然后，通過端到端的方式訓(xùn)練電器特征生成器G_i和電器預(yù)測器C_i，訓(xùn)練用的預(yù)測損失函數(shù)為：

其中，X_i＝{x_i(1),x_i(2),...,x_i(t)為第i個家用電器第t個時刻的真實能耗功率，T為時刻點數(shù)量，Y＝{y(1),y(2),...,y(t)為第t個時刻的家庭能耗功率，E表示求期望值，W表示窗口大小；家庭能耗功率窗口序列為：

y(t-W/2:t+W/2)＝{y(t-W/2),y(t-W/2+1),...,y(t+W/2)}；

預(yù)測損失函數(shù)L_pred(X_i,Y；G_i,C_i)的含義為：將第i個家用電器第t個時刻的真實能耗功率x_i(t)減去由電器特征生成器G_i和電器預(yù)測器C_i從家庭能耗功率窗口序列y(t-W/2:t+W/2)分離出來的第i個家用電器第t個時刻的預(yù)測能耗功率C_i(G_i(y(t-W/2:t+W/2)))得到預(yù)測差值，然后對預(yù)測差值取2范數(shù)并求平方；對于第i個家用電器屬于序列X_i的真實能耗功率x_i(t)、序列Y的家庭能耗功率窗口序列y(t-W/2:t+W/2)得到的預(yù)測差值2范數(shù)平方求期望，得到預(yù)測損失函數(shù)L_pred(X_i,Y；G_i,C_i)；

(2)、對抗訓(xùn)練共享特征生成器G以及N個電器預(yù)測器C′₁,C′₂,...,C′_N

首先，構(gòu)建一共享特征生成器G、N個電器預(yù)測器C′₁,C′₂,...,C′_N以及N個判別器D₁,D₂,…,D_N，其中，家庭能耗功率窗口序列y(t-W/2:t+W/2)同時送入共享特征生成器G、N個電器特征生成器G₁,G₂,…,G_N進行特征提取；共享特征生成器G提取的共享特征G(y(t-W/2:t+W/2))同時送入N個判別器D₁,D₂,…,D_N，得到判別結(jié)果D_i(G(y(t-W/2:t+W/2)))，電器特征生成器G_i提取的電器特定特征G_i(y(t-W/2:t+W/2))送入判別器D_i,i＝1,2,…,N，得到判別結(jié)果D_i(G_i(y(t-W/2:t+W/2)))；同時，將N個電器預(yù)測器C_i的輸入均切換連接到共享特征生成器G的輸出，對提取的共享特征分別進行預(yù)測，分別得到第i個家用電器的預(yù)測能耗功率i＝1,2,…,N；

然后，對共享特征生成器G、N個電器預(yù)測器C′₁，C′₂,...,C′_N以及N個判別器D₁,D₂,…,D_N進行對抗訓(xùn)練，訓(xùn)練表述為：

L＝L_adv(Y；G,D₁,D₂,...,D_N)+λL_pred(X_i,Y；G,C′₁,C′₂,...,C′_N)

其中：

λ為折中參數(shù)；

的含義為：通過更新共享特征生成器G、N個C′₁,C′₂,...,C′_N電器預(yù)測器的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，使得損失函數(shù)L最小，更新N個判別器D₁,D₂,…,D_N的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)使得損失函數(shù)L最大，形成對抗訓(xùn)練；

L_adv(Y；G,D₁,D₂,...,D_N)為N個判別器D₁,D₂,…,D_N對所有時刻的判別結(jié)果誤差之和的期望的累加值；

L_pred(X_i,Y；G,C′₁,C′₂,...,C′_N)為N個電器預(yù)測器C′₁,C′₂,...,C′_N對所有時刻的預(yù)測能耗功率預(yù)測差值的期望的累加值；

(3)、能量分解

將家庭能耗功率輸入到共享特征生成器G，得到共享特征，將共享特征同時送入電器預(yù)測器C′₁,C′₂,...,C′_N，得到N個家用電器的預(yù)測能耗功率從而完成能量分解。