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申请/专利权人：国能数智科技开发(北京)有限公司
申请日：2024-12-04
公开（公告）日：2025-01-03
公开（公告）号：CN119249363A
专利技术分类：..融合技术[2023.01]
专利摘要：本发明公开了一种基于联邦学习的能源行业智能算法优化方法，包括如下步骤：S1、收集并预处理本地能源数据；S2、获取并预处理专家示例数据；S3、应用多模态数据融合技术构建综合数据集；S4、各参与方使用联邦自适应优化算法对综合数据集进行本地模型训练，生成本地模型更新；S5、中央服务器对本地模型更新进行聚合，生成全局模型；S6、在全局模型中应用软演员‑评论家算法，并结合逆强化学习技术，优化能源分配策略；S7、使用数字孪生技术创建虚拟仿真环境，对全局模型的性能进行测试和优化；S8、提供用户友好的界面和自然语言处理接口，实现个性化的能源管理建议。本发明结合联邦学习、软演员‑评论家算法和逆强化学习技术，优化能源分配策略。
专利权项：1.一种基于联邦学习的能源行业智能算法优化方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、在各参与方的本地设备部署边缘计算节点，收集并预处理本地能源数据；S2、从各参与方的历史操作记录和专家操作中，获取并预处理专家示例数据；S3、应用多模态数据融合技术，将本地能源数据和专家示例数据进行整合，并构建综合数据集；S4、各参与方在本地设备上使用联邦自适应优化算法对综合数据集进行本地模型训练，并生成本地模型更新；S5、将本地模型更新上传至中央服务器，中央服务器对来自各参与方的本地模型更新进行聚合，生成全局模型；S6、在全局模型中应用软演员-评论家算法，并结合逆强化学习技术，从专家示例数据集中推断隐含奖励函数，优化能源分配策略，实现自适应控制和动态调整能源供应；S7、使用数字孪生技术创建虚拟仿真环境，集成区块链技术对全局模型的性能进行测试和优化；S8、提供用户友好的界面和自然语言处理接口，实现个性化的能源管理建议。
百度查询： 国能数智科技开发(北京)有限公司 一种基于联邦学习的能源行业智能算法优化方法
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