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龙图腾网获悉南京南自华盾数字技术有限公司申请的专利基于深度用户画像的虚拟电厂用户激励生成方法及系统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：CN120707207B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-09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：202511175579.X，技术领域涉及：G06Q30/0207；该发明授权基于深度用户画像的虚拟电厂用户激励生成方法及系统是由周新亚;赵寅凯;吉伟;陈杰;黄保乐;赵竟设计研发完成，并于2025-08-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度用户画像的虚拟电厂用户激励生成方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于深度用户画像的虚拟电厂用户激励生成方法及系统，涉及电力需求侧管理技术领域。该方法包括：采集多源异构数据并进行融合预处理，形成多源用户数据集；根据多源用户数据集生成深度用户画像，并结合电网运行状态及历史响应记录，利用强化学习算法生成包含个性化激励策略；通过用户行为活跃预测模型确定最优推送时间段，利用自然语言生成方法生成激励推送消息并主动推送至用户终端；根据用户响应结果与反馈信息更新用户画像和激励策略，形成闭环优化。本发明实现了对用户侧响应行为的精准刻画与差异化激励，兼顾隐私合规与成本效益，在提高参与率与响应质量的同时，增强虚拟电厂的可调节容量与调度可靠性。

本发明授权基于深度用户画像的虚拟电厂用户激励生成方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于深度用户画像的虚拟电厂用户激励生成方法，其特征在于，所述方法包括： 采集虚拟电厂内目标用户的用户用能数据、设备状态数据、环境感知数据、用户交互数据和外部电网数据，并对采集到的多源异构数据进行融合预处理，形成结构化的多源用户数据集； 将所述多源用户数据集输入至用户画像模型，生成包括基础属性层、行为特征层与偏好认知层的深度用户画像，所述用户画像模型基于Transformer架构，并在联邦学习框架下，通过本地训练与参数聚合构建； 根据所述深度用户画像，结合当前电网运行状态与历史响应记录，利用强化学习算法生成目标用户的个性化激励策略，所述个性化激励策略包括经济激励、环保激励和或社交激励，并输出对应的激励参数及推送时间段； 所述利用强化学习算法生成目标用户的个性化激励策略，具体包括： 定义强化学习的状态空间包括深度用户画像、当前电网状态、历史激励效果和环境感知数据，动作空间包括激励类型组合、激励强化参数和推送时间选择；奖励函数由响应率、用户满意度、成本效益比和长期参与度加权计算得到； 在强化学习算法选择动作之前，基于深度用户画像的偏好认知层设定动作空间优先级：针对用户经济敏感度大于预设阈值的用户优先选择经济激励，并动态计算定价；针对激励类型偏好强度中环保激励或社交激励对应数值超过预设阈值的用户优先选择环保激励或社交激励； 在强化学习训练过程中，基于当前状态空间选择待执行的激励动作，并通过激励组合优化算法调整不同激励类型之间的成本与效果平衡，确定选择的激励类型组合和激励强化参数； 将选择的激励类型组合和激励强化参数应用于目标用户，并根据目标用户在预设响应周期内的响应率、反馈评分及电网负荷调节效果生成即时奖励值，更新强化学习算法中的策略网络； 采用近端策略优化方法最大化累积折扣回报，在策略网络收敛后，输出针对目标用户的个性化激励策略； 通过用户行为活跃预测模型预测目标用户在未来时间段的活跃概率，确定所述个性化激励策略的最优推送时间段，利用自然语言生成方法生成激励推送消息，并在所述最优推送时间段内将所述激励推送消息主动推送至目标用户终端； 接收目标用户对所述个性化激励策略的响应结果和反馈信息，并基于所述响应结果和反馈信息对所述用户画像模型及个性化激励策略进行更新，实现闭环优化。

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