(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210879707.9 (22)申请日 2022.07.25 (71)申请人 东南大学溧阳研究院 地址 213300 江苏省常州市溧阳市昆仑街 道泓口路218号A幢428室 （江苏中关村 科技产业园内） (72)发明人 张伟椿　胡秦然　俞晓荣　丁一原　 吴在军　周吉　钱俊良　 (74)专利代理 机构 南京鑫之航知识产权代理事 务所(特殊普通 合伙) 32410 专利代理师 汪庆朋 (51)Int.Cl. G06Q 10/06(2012.01) G06Q 50/06(2012.01) G06K 9/62(2022.01) (54)发明名称 一种基于LinUCB的居民负荷聚合方法 (57)摘要 本发明公开一种基于LinUCB的居民负荷聚 合方法， 包括如下步骤： 步骤S1： 获取区域内全体 n户居民参与需求响应事件的历史特征数据， 并 进行归一化处理； 步骤S2： 计算与每个居民 i分别 对应的矩阵； 步骤S3： 当系统在 t时刻需要削减负 荷量D， 获取t时刻所有居民的特征向量 ， 计 算每个居民 i的特征权重系数 ， 以及功率调节 量的期望值 ； 步骤S4： 对所述功率调节量的 期望值 进行降序排列， 依次选取 个居民， 直至满足 ， 并向居民发送负荷调 节指令； 步骤S5： 根据被选中居民的实际响应情 况， 更新与其对应的两个矩阵 和 。 本发明 负荷聚合方法有利于提高居民负荷资源的利用 率。 权利要求书2页 说明书4页 附图1页 CN 115081948 A 2022.09.20 CN 115081948 A 1.一种基于LinUCB的居民负荷聚合方法， 其特征在于， 所述负荷聚合方法包括如下步 骤： 步骤S1： 获取区域内全体 n户居民参与需求响应事件的历史特征数据， 并进行归一化处 理； 步骤S2： 基于LinUCB算法， 计算与每个居民 i分别对应的矩阵 和 ， 其中， 为线 性项的系数矩阵， 为偏置矩阵； 步骤S3： 当系统在 t时刻需要削减负荷量 D， 获取t时刻所有居民的特征向量 ， 计算每 个居民i的特征权重系数 ， 以及功率调节量的期望值 ； 步骤S4： 对所述功率调节量的期望值 进行降序排列， 依次选取 个居民， 直至满足 ， 并向居民发送负荷调节指令； 步骤S5： 根据被选中居民的实际响应情况， 更新与其对应的两个矩阵 和 。 2.根据权利要求1所述的一种基于LinUCB的居民负荷聚合方法， 其特征在于， 步骤S1 中， 针对全体 n户居民在过去每次需求响应事件中的表现， 分别从自身和外界因素获取与居 民对应的 d维的历史特征数据； 对 d维的历史特征数据进行归一化处理至区间[0,  1]内， 所 有居民的特 征向量表示 为 。 3.根据权利要求1所述的一种基于LinUCB的居民负荷聚合方法， 其特征在于， 步骤S2 中， 将历史特 征数据作为样本集， 采用L inUCB算法进行训练， 具体方法如下： 1） 针对全体居民， 分别初始化与其对应的两个矩阵 和 ： 对于矩阵 ， 将其初始 化为d×d维的单位矩阵； 对于 ， 初始化为d×1维的0矩阵； 2） 计算每 个居民i的特征权重系数 ； 3） 计算每个居民 i的预期收益 ， 其中α为常数， 用于权 衡两项的大小； T表示矩阵的转置符号； 4） 基于每 个居民i的历史响应情况 ， 更新每个居民的矩阵： 5） 重复以上 过程， 直至所有 居民的历史数据均被利用， 输出最终的矩阵 和 。 4.根据权利要求1所述的一种基于LinUCB的居民负荷聚合方法， 其特征在于， 步骤S3 中， 当系统在 t时刻需要削减负荷量 D， 获取t时刻所有居民的特征向量 ， 计算每个居民 i 的特征权重系数 ， 以及功率调节量的期望值 ：权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115081948 A 2。 5.根据权利要求1所述的一种基于LinUCB的居民负荷聚合方法， 其特征在于， 步骤S4 中 ， 对 全 体 居民 的 预 期收 益 降 序 排 列 ， 依次 选 取 个 居民 ， 直 至 满 足 ， 并向这些居民发送负荷调节指令 。 6.根据权利要求1所述的一种基于LinUCB的居民负荷聚合方法， 其特征在于， 步骤S5 中， 获取被选中居民的实际功率调节情况 ， 若完成负荷调节， 则取值为1， 反之则取值为 0； 更新每 个被选中居民的矩阵 和 ， 以便下次负荷聚合事 件调用； 。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115081948 A 3