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龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-23發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202210643428.2，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06Q10/04；該發(fā)明授權(quán)基于GAN和DQN的多能負(fù)荷多任務(wù)學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)方法和裝置是由鄭志杰;王憲;孫東磊;楊立超;李文升;劉蕊;劉冬;孫毅;石冰珂;馮亮;趙龍;朱毅;王耀;楊波;楊慎全;李昭;李勃;楊揚(yáng);崔燦;綦陸杰;王耀雷;趙韌;張?chǎng)?鄧少治;劉釗;王延朔;李昊設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-06-08向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本基于GAN和DQN的多能負(fù)荷多任務(wù)學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)方法和裝置在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明公開(kāi)了一種基于GAN和DQN的多能負(fù)荷多任務(wù)學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)方法和裝置，方法包括以下步驟：采集多能負(fù)荷數(shù)據(jù)并進(jìn)行歸一化處理；建立GAN模型，將GAN模型中生成的數(shù)據(jù)與多能負(fù)荷數(shù)據(jù)組成多能負(fù)荷數(shù)據(jù)集；將4種不同深度的CNN與Q學(xué)習(xí)方法相結(jié)合建立4個(gè)不同深度的DQN模型，并利用多能負(fù)荷數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練；利用DQN模型對(duì)不同類型的負(fù)荷預(yù)測(cè)任務(wù)進(jìn)行多任務(wù)學(xué)習(xí)，挖掘不同類型負(fù)荷之間的耦合關(guān)系，建立負(fù)荷預(yù)測(cè)模型；將多能負(fù)荷數(shù)據(jù)輸入負(fù)荷預(yù)測(cè)模型中，得到冷、熱、電和氣負(fù)荷的預(yù)測(cè)結(jié)果。本發(fā)明能夠更好地適應(yīng)能源分布分散、多能負(fù)荷需求較小、多能數(shù)據(jù)采集量不足地區(qū)的特點(diǎn)，提高了多能負(fù)荷預(yù)測(cè)的精度。

本發(fā)明授權(quán)基于GAN和DQN的多能負(fù)荷多任務(wù)學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)方法和裝置在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種基于GAN和DQN的多能負(fù)荷多任務(wù)學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)方法，其特征在于，包括以下步驟：采集多能負(fù)荷數(shù)據(jù)并進(jìn)行歸一化處理，所述多能負(fù)荷數(shù)據(jù)包括冷、熱、電和氣負(fù)荷數(shù)據(jù)及歷史氣象數(shù)據(jù)；建立GAN模型，將多能負(fù)荷數(shù)據(jù)輸入到GAN模型中生成的數(shù)據(jù)與多能負(fù)荷數(shù)據(jù)組成多能負(fù)荷數(shù)據(jù)集；所述GAN模型包括生成器模型和判別器模型；將4種不同深度的CNN與Q學(xué)習(xí)方法相結(jié)合建立4個(gè)不同深度的DQN模型，并利用多能負(fù)荷數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練；利用4種不同深度的DQN模型對(duì)不同類型的負(fù)荷預(yù)測(cè)任務(wù)進(jìn)行多任務(wù)學(xué)習(xí)，挖掘不同類型負(fù)荷之間的耦合關(guān)系，建立負(fù)荷預(yù)測(cè)模型；將多能負(fù)荷數(shù)據(jù)輸入負(fù)荷預(yù)測(cè)模型中，得到冷、熱、電和氣負(fù)荷的預(yù)測(cè)結(jié)果。

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