浙江电力交易中心申请基于深度学习的可再生能源指标分配方法专利，提高可再生能源指标分配的准确性与合理性
创始人
2026-02-15 00:03:30
国家知识产权局信息显示，浙江电力交易中心有限公司申请一项名为“一种基于深度学习的可再生能源指标分配方法、系统及计算机程序产品”的专利，公开号CN121526372A，申请日期为2025年11月。
专利摘要显示，本申请提供一种基于深度学习的可再生能源指标分配方法、系统及计算机程序产品，所述方法包括：获取预设时间段的文本数据集并进行数据预处理，获得核心语义序列；将核心语义序列转换为对应的预设维度的词向量序列；将词向量序列输入至预设的指标量化评估模型，以使所述指标量化评估模型输出各个文本指标与对应的各个影响强度；根据预设的量化评估规则从各个所述文本指标中确定若干最优文本指标；根据电量消费核算数据和各个所述最优文本指标，计算获得各个企业的指标数据集；根据各个指标数据集，采用LBWA‑改进熵权法确定各个所述最优文本指标的权重系数，进而分配当前周期各个企业的可再生能源指标，提高可再生能源指标分配的准确性与合理性。
天眼查资料显示，浙江电力交易中心有限公司，成立于2016年，位于杭州市，是一家以从事资本市场服务为主的企业。企业注册资本27098.504778万人民币。通过天眼查大数据分析，浙江电力交易中心有限公司参与招投标项目59次，财产线索方面有商标信息5条，专利信息111条，此外企业还拥有行政许可6个。
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来源：市场资讯
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