| 专利名称 | 一种考虑置信区间的深度学习机组组合问题求解方法 | ||
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| 申请号/专利号 | CN202411230246.8 | 专利权人（第一权利人） | 长春工业大学 |
| 申请日 | 2024-09-04 | 授权日 | 2024-11-15 |
| 专利类别 | 授权发明 | 战略新兴产业分类 | 新一代信息技术 |
| 技术主题 | 深度学习|学习单元|决策错误|系统稳定性|研究模型|可靠性工程|风能|工业工程学|数据集 | ||
| 应用领域 | 单网平行进料安排|生物学模型|商业|复杂数学运算 | ||
| 意向价格 | 具体面议 | ||
| 专利概述 | 本发明为一种考虑置信区间的深度学习机组组合问题求解方法，属于电力系统规划技术领域。该方法分为两个阶段。在第一阶段，通过对负荷和风电数据进行场景生成，获得包含多个负荷、风电场景和机组启停决策的数据集，并将其输入深度学习网络进行训练，得到初始启停决策结果。在第二阶段，根据机组启停决策误差划分出不同的置信区间，分别处理各区间内的机组决策。最后，将处理后的启停决策输入数学规划模型进行求解，获得满足物理约束条件的机组功率和启停决策方案。结果表明，与运筹学模型相比，所提方法显著提升机组组合问题的求解效率。该方法有利于减少电力资源浪费和维护电力系统稳定性，对于机组组合问题的发展具有重要意义。 | ||
| 图片资料 |
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| 合作方式 | 拟许可 | ||
| 联系人 | 戚梅宇 | 联系电话 | 13074363281 |
