[發明專利]一種基于人工智能算法的用電設備控制方法及系統在審
| 申請號： | 202210697068.4 | 申請日： | 2022-06-20 |
| 公開（公告）號： | CN115202202A | 公開（公告）日： | 2022-10-18 |
| 發明（設計）人： | 孫波;張玉璞;董興;王瑞琪 | 申請（專利權）人： | 山東大學 |
| 主分類號： | G05B13/04 | 分類號： | G05B13/04 |
| 代理公司： | 濟南圣達知識產權代理有限公司 37221 | 代理人： | 趙妍 |
| 地址： | 250061 山東*** | 國省代碼： | 山東;37 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 基于 人工智能 算法 用電 設備 控制 方法 系統 | ||
1.一種基于人工智能算法的用電設備控制方法，其特征在于，包括：
獲取若干個歷史周期的用能負荷序列；
基于若干個歷史周期的用能負荷序列，采用深度學習模型，預測得到待控制周期的用能特征；
將待控制周期的用能特征作為狀態，在調控目標約束下，使用神經網絡，得到剛性負荷、可平移負荷開關和功率可變負荷擋位的控制指令。
2.如權利要求1所述的一種基于人工智能算法的用電設備控制方法，其特征在于，所述深度學習模型包括編碼器和解碼器；
所述編碼器中第t個GRU神經元隱藏層狀態由第t-1個GRU神經元隱藏層狀態和第t個歷史周期的用戶負荷序列共同決定；
所述解碼器中的最初時刻GRU神經元隱藏層狀態與所述編碼器中的最后一個GRU神經元隱藏層狀態相同；
所述解碼器中的k時刻GRU神經元隱藏層狀態由k-1時刻GRU神經元隱藏層狀態以及k時刻GRU神經元隱藏層輸入共同決定。
3.如權利要求2所述的一種基于人工智能算法的用電設備控制方法，其特征在于，所述k時刻GRU神經元隱藏層輸入為k-1時刻解碼器的輸出；
所述編碼器k時刻解碼器的輸出由所述解碼器中的k時刻和k-1時刻GRU神經元隱藏層狀態、以及k-1時刻解碼器的輸出共同決定。
4.如權利要求1所述的一種基于人工智能算法的用電設備控制方法，其特征在于，所述神經網絡采用兩個反向傳播神經網絡，并采用強化學習算法進行優化。
5.如權利要求1所述的一種基于人工智能算法的用電設備控制方法，其特征在于，一個歷史周期的用能負荷序列為一個歷史周期內用戶對所有用電設備的用電時刻、用電高峰以及用電量。
6.如權利要求1所述的一種基于人工智能算法的用電設備控制方法，其特征在于，所述待控制周期的用能特征為在待控制周期內對所有用電設備的用電時刻及用電量。
7.如權利要求1所述的一種基于人工智能算法的用電設備控制方法，其特征在于，所述調控目標為最大化減少電費、最大化滿足用戶負荷需求或最大化減小峰值電壓。
8.一種基于人工智能算法的用電設備控制系統，其特征在于，包括：
數據獲取模塊，其被配置為：獲取若干個歷史周期的用能負荷序列；
預測模塊，其被配置為：基于若干個歷史周期的用能負荷序列，采用深度學習模型，預測得到待控制周期的用能特征；
控制模塊，其被配置為：將待控制周期的用能特征作為狀態，在調控目標約束下，使用神經網絡，得到剛性負荷、可平移負荷開關和功率可變負荷擋位的控制指令。
9.一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于，該程序被處理器執行時實現如權利要求1-7中任一項所述的一種基于人工智能算法的用電設備控制方法中的步驟。
10.一種計算機設備，包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序，其特征在于，所述處理器執行所述程序時實現如權利要求1-7中任一項所述的一種基于人工智能算法的用電設備控制方法中的步驟。
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