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龙图腾网获悉三峡大学申请的专利考虑用户自行为耦合的专家-数据双驱需求响应优化方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120633946B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510978980.0，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权考虑用户自行为耦合的专家-数据双驱需求响应优化方法是由陆梓彦设计研发完成，并于2025-07-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本考虑用户自行为耦合的专家-数据双驱需求响应优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开考虑用户自行为耦合的专家‑数据双驱需求响应优化方法，涉及电力系统需求响应优化技术领域。本发明通过构建专家参与度评估器判定专家介入或退出状态，首先由专家介入学习各用户对待需求响应的行为特征，构建专家策略；待专家退出后则由神经网络自主成长从而构建策略。生成的策略则以“负荷调度指令值”的信号形式下达于各用户，经考虑用户行为自耦后和专家偏好带来的影响后适当改善专家策略，最后将用户执行策略后的数据返回“经验回放池”予以专家策略构建器神经网络训练采样，融合形成专家驱动与数据驱动的协同循环训练体系，其根据设定的轮次训练网络以优化策略，即设定对各用户最适配的“负荷调度指令值”，实现总负荷削减最大化目标。

本发明授权考虑用户自行为耦合的专家-数据双驱需求响应优化方法在权利要求书中公布了：1.考虑用户自行为耦合的专家-数据双驱需求响应优化方法，其特征在于，包括如下步骤：构建专家策略构建器，所述专家策略构建器基于预设的规则，结合专家经验知识，生成分配给各用户的负荷削减指令，并考虑专家偏好的影响；首先由专家介入，学习各用户对待需求响应的行为特征，构建分配给各用户负荷削减指令的专家策略；待专家退出后，则由DQN神经网络构建负荷削减分配策略；负荷削减分配策略以负荷调度指令值的信号形式下达于各用户，经考虑用户行为自耦和专家偏好带来的影响后，优化所述负荷削减分配的策略，最后将用户执行负荷削减分配策略后的响应结果返回“经验回放池”予以DQN神经网络训练采样，融合形成专家驱动与数据驱动的协同循环训练体系，根据设定的训练轮次，对所述DQN神经网络进行训练以优化策略，即设定对各用户最适配的负荷调度指令值；所述负荷调度指令值代表用户i在t时刻供应商希望削减的负荷量，所述用户行为自耦是指用户因历史响应行为产生的自我耦合效应； 所述的考虑用户行为自耦，具体通过构建用户行为自耦合系统框架实现，根据用户以往的响应数据，通过迭代更新公式动态计算用户自影响力，并将其作为所述DQN神经网络的状态输入，以进一步优化负荷削减分配策略，所述迭代更新公式为： 其中，表示用户i在t+1时刻的自影响力，其基于用户的过往的响应情况至构建； 所述考虑专家偏好的影响，指在生成的负荷削减分配策略中剔除专家偏好动作因子，以削减专家偏好带来的误差，专家策略构建器只关注即时奖励，生成无专家偏好的专家策略： 其中，表示最终分配给各用户负荷削减指令值的专家策略，为专家偏好因子动作，为剔除专家偏好因子后，分配给各用户负荷削减指令值的专家策略。

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