公开(公告)号：CN115439026B

公开(公告)日：2023-03-24

申请号：CN202211388054.0

申请日：2022-11-08

Applicant: 山东大学 ,  上海交通大学

Inventor： 吕天光 ,  李竞 ,  程浩源 ,  艾芊 ,  杨明 ,  王飞 ,  韩学山 ,  邹贵彬 ,  王成福

IPC: G06Q10/0631 ,  G06Q50/06 ,  G06N20/00 ,  G06F21/62

Abstract: 本发明属于电力系统需求响应技术领域，提供了基于嵌套联邦学习的多智能体自组织需求响应方法及系统，包括：建立了时变影响模型来描述各智能体用户参与需求响应的能力；构建了基于时变影响模型的自组织激励机制；以分布式网络管理器中的参数服务器为基础，建立了一个嵌套联邦学习优化计算框架，该框架可以在保证用户隐私的前提下，计算出自组织体中各智能体效用的最优收敛值，并进一步从分布式网络管理器中获取该信息；最后，参数服务器集成模型并将其返回给智能体，以实现高效和经济的需求响应管理。

公开(公告)号：CN115439026A

公开(公告)日：2022-12-06

申请号：CN202211388054.0

申请日：2022-11-08

Applicant: 山东大学 ,  上海交通大学

Inventor： 吕天光 ,  李竞 ,  程浩源 ,  艾芊 ,  杨明 ,  王飞 ,  韩学山 ,  邹贵彬 ,  王成福

IPC: G06Q10/06 ,  G06Q50/06 ,  G06F21/62 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明属于电力系统需求响应技术领域，提供了基于嵌套联邦学习的多智能体自组织需求响应方法及系统，包括：建立了时变影响模型来描述各智能体用户参与需求响应的能力；构建了基于时变影响模型的自组织激励机制；以分布式网络管理器中的参数服务器为基础，建立了一个嵌套联邦学习优化计算框架，该框架可以在保证用户隐私的前提下，计算出自组织体中各智能体效用的最优收敛值，并进一步从分布式网络管理器中获取该信息；最后，参数服务器集成模型并将其返回给智能体，以实现高效和经济的需求响应管理。