基于强化学习的电力数据定价方法及系统

    公开(公告)号:CN119515445A

    公开(公告)日:2025-02-25

    申请号:CN202411573120.0

    申请日:2024-11-06

    Abstract: 本发明公开了基于强化学习的电力数据定价方法及系统,包括:对多变量时间序列数据集进行预处理和划分,基于训练集对随机森林模型进行训练,并通过测试集进行预测,并用MSE均方差误差评估随机森林模型,直至得到最优化的随机森林模型,进而得到各个变量的重要性排序;并构建基于日期分组的特征加权定价策略;基于当前日期与参考日期之间的天数差异,构建折扣系数,进而获取初步的定价策略;基于初步的定价策略,利用Q学习算法对定价策略进行优化,直到Q值表收敛到设定范围内,得出最优电网数据定价。本发明通过分析特征间的相关性并确定特征重要性的排序;结合对不同特征的权重分配和时间敏感性折扣的计算,使得数据定价能够动态地适应市场需求。

    一种文件共享管理分析方法与系统

    公开(公告)号:CN119363737A

    公开(公告)日:2025-01-24

    申请号:CN202411571602.2

    申请日:2024-11-06

    Abstract: 本发明提供一种文件共享管理分析方法与系统,属于文件共享技术领域,具体包括:基于不同的存储服务器之间的数据通信链路的通信传输的稳定情况进行目标共享文件的备选监测应用系统的确定,以目标共享文件在不同的外网监测目标中的历史更新数据为基础,确定目标共享文件的监测处理频率,基于不同的目标共享文件的备选监测应用系统生成多组备选监测方案,通过不同的目标共享文件的监测处理频率以及对应的备选监测应用系统确定不同的备选监测方案中的最佳监测方案,并通过最佳监测方案中不同的目标共享文件对应的备选监测应用系统获取外网监测目标的更新数据,将更新数据实时转发至目标共享文件的匹配应用系统,从而提升了文件的共享处理的实时性。

    一种基于大数据的电力设备远程监测系统及方法

    公开(公告)号:CN117856442A

    公开(公告)日:2024-04-09

    申请号:CN202311777622.0

    申请日:2023-12-22

    Abstract: 公开了一种基于大数据的电力设备远程监测系统及方法。其首先获取多个预定时间点的油压值和油位值,以及,所述多个预定时间点的功率值并传输至后台服务器,接着,对所述多个预定时间点的油压值和油位值进行时序协同关联分析以得到油位‑油压时序关联特征向量,然后,将所述多个预定时间点的功率值排列为功率时序输入向量后通过基于深度神经网络模型的功率时序特征提取器以得到功率时序特征向量,接着,融合所述功率时序特征向量和所述油位‑油压时序关联特征向量以得到被监控变压器多参数协同表征特征,最后,基于所述被监控变压器多参数协同表征特征,确定被监控变压器的工作状态是否存在异常。这样,可以提高电力系统的安全性和稳定性。

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