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蜣螂优化算法下“互联网+营销服务”虚拟机器人应用模型
被引量：
2
1
作者
何玮
周雨湉
+3 位作者
俞阳
康雨萌
朱萌
钱旭盛
《西安工程大学学报》
CAS
2024年第1期113-120,共8页
为了应对新形势下的电力营销服务形势,提升互联网时代的电网优质服务水平,利用蜣螂优化(dung beetle optimizer,DBO)算法,设计了一种“互联网+营销服务”虚拟机器人模型。首先针对电网营销部门可能发生的人机交互情景开展交互分析与关...
为了应对新形势下的电力营销服务形势,提升互联网时代的电网优质服务水平,利用蜣螂优化(dung beetle optimizer,DBO)算法,设计了一种“互联网+营销服务”虚拟机器人模型。首先针对电网营销部门可能发生的人机交互情景开展交互分析与关系框架设计,然后基于深度Q网络(deep Q network,DQN)建立虚拟机器人自主学习模型,引入DBO算法完成模型超参数的高效寻优并通过训练完成优化后的模型学习,最终将实际的电力营销数据输入到模型中进行实验测试。在特定的测试环境下综合检测模型的实际应用情况,测试结果表明:该虚拟机器人模型在功能性实验、非功能性实验和安全性实验中模型运转和系统运转正常率达到100%,能够较好地实现人机交互功能,达到全天候客户需求精准响应的战略目标。
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关键词
深度Q网络
虚拟机器人
蜣螂优化(DBO)算法
超参数寻优
电力营销服务
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职称材料
结合用户画像的DTW-MANN-FM分布式光伏短期出力预测模型
被引量：
6
2
作者
周家亿
赵双双
+3 位作者
王忠东
高凡
王贺
徐孝琳
《太阳能学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第9期187-193,共7页
为解决分布式光伏短期预测中发电户特性差异、地理位置偏移导致气象数据偏差的问题,并进一步提升算法预测性能,提出结合用户画像的动态时间规整(dynamic time warping,DTW)-多头自注意力神经网络(multi-head attention neural network,M...
为解决分布式光伏短期预测中发电户特性差异、地理位置偏移导致气象数据偏差的问题,并进一步提升算法预测性能,提出结合用户画像的动态时间规整(dynamic time warping,DTW)-多头自注意力神经网络(multi-head attention neural network,MANN)-因子分解机(factorization machine,FM)预测模型。首先分析发电户档案数据和历史发电数据,统计出用户画像;再结合基于DTW标准气象特征修正偏移算法,形成合理、完善的“用户+气象”特征组合样本;最后使用加权的数据样本对模型进行训练。仿真阶段使用江苏省真实光伏、气象数据,将所提模型与当前业界先进的若干光伏预测模型进行对比实验,结果表明该模型具有更高的准确度和鲁棒性,表现出更佳的预测性能。
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关键词
分布式发电
神经网络
用户画像
光伏发电预测
多头自注意力机制
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职称材料
赞电力市场化改革
3
作者
吉开俊
《农电管理》
2022年第12期77-77,共1页
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职称材料
题名
蜣螂优化算法下“互联网+营销服务”虚拟机器人应用模型
被引量：
2
1
作者
何玮
周雨湉
俞阳
康雨萌
朱萌
钱旭盛
机构
国网江苏营销服务中心
伦敦大学国王学院
出处
《西安工程大学学报》
CAS
2024年第1期113-120,共8页
基金
国网江苏电力研发实施类信息化项目(SGJSYF00YHX)。
文摘
为了应对新形势下的电力营销服务形势,提升互联网时代的电网优质服务水平,利用蜣螂优化(dung beetle optimizer,DBO)算法,设计了一种“互联网+营销服务”虚拟机器人模型。首先针对电网营销部门可能发生的人机交互情景开展交互分析与关系框架设计,然后基于深度Q网络(deep Q network,DQN)建立虚拟机器人自主学习模型,引入DBO算法完成模型超参数的高效寻优并通过训练完成优化后的模型学习,最终将实际的电力营销数据输入到模型中进行实验测试。在特定的测试环境下综合检测模型的实际应用情况,测试结果表明:该虚拟机器人模型在功能性实验、非功能性实验和安全性实验中模型运转和系统运转正常率达到100%,能够较好地实现人机交互功能,达到全天候客户需求精准响应的战略目标。
关键词
深度Q网络
虚拟机器人
蜣螂优化(DBO)算法
超参数寻优
电力营销服务
Keywords
deep Q network
virtual robot
dung beetle optimizer algorithm
hyperparametric optimization
power marketing service
分类号
TP399 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
结合用户画像的DTW-MANN-FM分布式光伏短期出力预测模型
被引量：
6
2
作者
周家亿
赵双双
王忠东
高凡
王贺
徐孝琳
机构
国网
江苏
电力
营销
服务
中心
出处
《太阳能学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第9期187-193,共7页
基金
国家电网科技项目(5400-202118485A-0-5-ZN)。
文摘
为解决分布式光伏短期预测中发电户特性差异、地理位置偏移导致气象数据偏差的问题,并进一步提升算法预测性能,提出结合用户画像的动态时间规整(dynamic time warping,DTW)-多头自注意力神经网络(multi-head attention neural network,MANN)-因子分解机(factorization machine,FM)预测模型。首先分析发电户档案数据和历史发电数据,统计出用户画像;再结合基于DTW标准气象特征修正偏移算法,形成合理、完善的“用户+气象”特征组合样本;最后使用加权的数据样本对模型进行训练。仿真阶段使用江苏省真实光伏、气象数据,将所提模型与当前业界先进的若干光伏预测模型进行对比实验,结果表明该模型具有更高的准确度和鲁棒性,表现出更佳的预测性能。
关键词
分布式发电
神经网络
用户画像
光伏发电预测
多头自注意力机制
Keywords
distributed power generation
neural networks
user profile
photovoltaic power prediction
multi-head self-attention mechanism
分类号
TM615 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
赞电力市场化改革
3
作者
吉开俊
机构
国网江苏营销服务中心
出处
《农电管理》
2022年第12期77-77,共1页
分类号
S24 [农业科学—农业电气化与自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
蜣螂优化算法下“互联网+营销服务”虚拟机器人应用模型
何玮
周雨湉
俞阳
康雨萌
朱萌
钱旭盛
《西安工程大学学报》
CAS
2024
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
结合用户画像的DTW-MANN-FM分布式光伏短期出力预测模型
周家亿
赵双双
王忠东
高凡
王贺
徐孝琳
《太阳能学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
6
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
赞电力市场化改革
吉开俊
《农电管理》
2022
0
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职称材料
已选择
0
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