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申请/专利权人：中国科学院深圳先进技术研究院
摘要：本发明涉及能源交易技术领域，具体涉及一种社会福利最大化且能源交易成本最小化方法及装置。该方法及装置包括：构建神经网络框架；神经网络框架将图神经网络与递归神经网络相结合，提取大规模能源交易的特征向量并学习其参数之间的相关性。本发明通过神经网络框架来处理能源交易下的多参数预测，该框架将图神经网络与递归神经网络相结合，提取大规模能源交易的特征向量并学习其参数之间的相关性。该模型考虑光伏电网能源交易问题在社会福利最大化条件下的总成本最小化问题，给出了最优参数集的形式化定义。
主权项：1.一种社会福利最大化且能源交易成本最小化方法，其特征在于，包括以下步骤：S101:构建神经网络框架；S102:神经网络框架将图神经网络与递归神经网络相结合，提取大规模能源交易的特征向量并学习其参数之间的相关性。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国科学院深圳先进技术研究院 一种社会福利最大化且能源交易成本最小化方法及装置
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