| 专利名称 | 一种考虑机组置信度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 | CN202410671988.8 | 专利权人（第一权利人） | 长春工业大学 |
| 申请日 | 2024-05-28 | 授权日 | 2024-08-16 |
| 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|系统稳定性|线性规划|置信度|内存|工业工程学|求解器|置信度阈值 | ||
| 应用领域 | 几何CAD|设计优化/仿真|神经学习方法|特殊数据处理应用 | ||
| 意向价格 | 具体面议 | ||
| 专利概述 | 本发明为一种考虑机组置信度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。针对目前使用混合整数线性规划在求解机组组合问题中出现的求解时间过长问题，提出一种考虑机组置信度的深度学习机组组合问题模型。该模型分为两个阶段，首先通过训练长短时记忆网络获得机组启停状态二进制决策变量的解；其次，在确定置信机组的基础上，设置置信度阈值，对于符合置信度阈值条件的非置信机组决策，将其设置为模型的热启动初值，并带入求解器求解。结果表明，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 | 拟转让 | ||
| 联系人 | 戚梅宇 | 联系电话 | 13074363281 |
