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公开(公告)号：CN117318027A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311240590.0
申请日：2023-09-25
申请人： 国网江西省电力有限公司供电服务管理中心 , 长沙理工大学 , 国网江西省电力有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于EMD的虚拟电厂日前‑实时频率调控方法，包括以下步骤：基于经验模态分解法对调频需求功率进行分解，并根据分解结果，为各个模态分量分配虚拟电厂可调资源，对虚拟电厂中源荷储各类资源按高中低频分量进行分类；建立日前调度目标函数；考虑虚拟电厂源荷储各部分资源，提出源荷储各部分相关约束条件表达式，建立虚拟电厂日前调度优化；根据功率‑频率传递函数进行简化，建立虚拟电厂聚合频率响应模型；根据虚拟电厂聚合频率响应模型，得出功率‑频率频域表达式，经拉普拉斯反变换得出频率时变表达式；根据频率时变表达式，提取频率质量评价指标；以频率质量指标为目标函数，进行实时优化调度，分配各单位调频容量任务。
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公开(公告)号：CN115409427A
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN202211332374.4
申请日：2022-10-28
申请人： 国网江西省电力有限公司供电服务管理中心
摘要： 本发明公开了一种居民负荷可用调节容量多状态的评估方法及装置，本发明通过综合考虑居民负荷侧的雷暴天气情况，可提高居民负荷可用调节容量量化精度，同时以居民负荷在雷暴天气对应多状态概率刻画居民负荷的可用调节容量，提高居民负荷的可用调节容量量化精度，避免传统两状态模型的不足，从而提升居民负荷参与电力系统测试平衡的积极性，提高电力系统运行灵活性。
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公开(公告)号：CN113746101B
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN202111303532.9
申请日：2021-11-05
申请人： 国网江西省电力有限公司供电服务管理中心 , 南昌工程学院 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种电力负荷聚合商鲁棒混合整数线性规划调度优化方法，步骤1：通过分析需求响应引起的负荷转移量、影响电力负荷聚合商的供电调度可靠性与经济性因素及相关约束条件，构造电力负荷聚合商标准混合整数线性规划（MILP）调度模型及加权参数，步骤2：通过定义一个与标准调度模型目标函数对电价不确定性的鲁棒程度密切相关的整数参数，推导出电力负荷聚合商调度鲁棒MILP模型（RMILP），本发明解决了电力市场环境下电价不确定性背景下电力负荷聚合商的调度模型鲁棒设计的问题，并给出了综合考虑调度可靠性与经济性的电力负荷聚合商优化调度的方法。
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公开(公告)号：CN113422842A
公开(公告)日：2021-09-21
申请号：CN202110960124.4
申请日：2021-08-20
申请人： 国网江西省电力有限公司供电服务管理中心
摘要： 本发明提供了一种考虑网络负载的分布式电力用电信息数据采集系统，包括：S1：基于异步事件驱动网络模型构建通信服务；S2：基于分布式协调组件zookeeper构建分布式采集集群；S3：设计考虑供需平衡的分布式负载管理模型；S4：引入分布式消息中间件kafka处理剧增的业务数据。本发明利用EPOLL设计基于通信频次的读写缓冲区的异步数据处理策略，可以更加有效的利用服务器资源；弹性扩招的采集服务集群避免了采集服务的单点故障，可以随着设备的接入量在不停机的情况下弹性伸缩，极大的提高了采集服务的可靠性；基于图论构建供需平衡的分布式负载模型，考虑各个节点的资源限制，极大的提高了数据在分布式节点中的传输效率。
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公开(公告)号：CN118171163A
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410305715.1
申请日：2024-03-18
申请人： 国电南瑞科技股份有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国网江西省电力有限公司供电服务管理中心
IPC分类号： G06F18/241 , G06N3/006 , G06F18/22 , G06F18/2321 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了一种台区侧资源的双层聚合方法、系统、设备及存储介质，方法包括：获取台区侧各电力用户同一时间段内的电量信息；根据电量信息进行预处理，建立各电力用户的历史负荷特性曲线，计算各历史负荷特性曲线的峰谷差指数和负荷波动系数；基于用户的历史负荷特性曲线进行同构聚合；对同构聚合后得到的日曲线进行异构聚合，实现多元供用能资源的双层聚合；本发明可以提高台区多类型资源的运行灵活性、实现能源的高效利用。
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公开(公告)号：CN117454308A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311439769.9
申请日：2023-11-01
申请人： 国网江西省电力有限公司供电服务管理中心 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网江西省电力有限公司
IPC分类号： G06F18/25 , G06F18/213 , G06N3/045 , G06N3/049 , G06N3/0442 , H02J3/00 , G06F123/02
摘要： 本发明公开了一种基于TCN‑GRU的负荷可调节潜力推演方法，包括：选取多类型可调节资源用户的响应时间点及负荷功率时序数据，构造平行数据集，按照响应时间点分布分为三部分，先通过基于孤立森林聚类的负荷数据异常值检测方法筛选出各部分对应的负荷数据异常值；由异常值清洗后的负荷时序数据，构建合格可调节资源用户负荷时序数据集。通过TCN提取多类型用户可调节资源的负荷时间序列的顺序特征以及单维单向空间特征，并利用GRU二次提取可调节资源用户的负荷序列的顺序特征，TCN‑GRU模型与预测器联合训练。本发明可以有效提升多类型用户可调节资源池的负荷可调能力推演精度，提高模型对于不同类型可调负荷响应时间不确定性波动的时序特征挖掘能力。
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公开(公告)号：CN116316871A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202211629267.8
申请日：2022-12-16
申请人： 国网江西省电力有限公司供电服务管理中心 , 南昌工程学院 , 国网江西省电力有限公司
摘要： 本发明涉及柔性负荷控制技术领域，具体涉及到一种计及多类型柔性负荷的分层协调控制方法，包括系统调度层、负荷控制层和设备控制层可将优化调度架构分为3部分：系统调度层为电网控制中心；负荷控制层为聚合商；设备控制层为柔性柔性负荷资源群。柔性负荷控制层有承上启下的作用，上面向电网控制中心，下对接柔性负荷资源。根据控制目标的不同，将柔性负荷聚合商作为分界线：上半部分根据电网控制中心与柔性负荷聚合商来制定相应的控制策略；下半部分负荷聚合商来控制柔性负荷资源群。在此基础上，建立以了以系统运行成本最小的经济最优日前优化调度模型，采用改进的海鸥优化算法求解，通过本发明，以实现大规模柔性负荷资源的协调优化运行。
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公开(公告)号：CN113919449B
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN202111526678.X
申请日：2021-12-15
申请人： 国网江西省电力有限公司供电服务管理中心 , 国网江西省电力有限公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了基于精准模糊聚类算法的居民电力数据聚类方法及装置，该方法包括：步骤1：推导精准模糊聚类算法的目标函数，并定义精准模糊聚类中心，计算隶属矩阵，控制精准模糊聚类算法的误差，使得精准模糊聚类算法的目标函数最小；步骤2：根据评价数据集聚类方法的度量指标，选取与居民电力数据可维护性和响度指标值影响最大的每类加权方法、低耦合度方法、对每个类的响应度方法这三个度量指标算得的度量值重新组合运算，得到一个影响精准模糊隶属矩阵精度的隶属系数，从而确定精准模糊聚类算法的聚类中心，并运用精准模糊聚类算法对数据聚类。本发明提高了聚类算法的准确度和精度，聚类算法的可维护性和响度指标值也得到优化。
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公开(公告)号：CN113919449A
公开(公告)日：2022-01-11
申请号：CN202111526678.X
申请日：2021-12-15
申请人： 国网江西省电力有限公司供电服务管理中心 , 国网江西省电力有限公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了基于精准模糊聚类算法的居民电力数据聚类方法及装置，该方法包括：步骤1：推导精准模糊聚类算法的目标函数，并定义精准模糊聚类中心，计算隶属矩阵，控制精准模糊聚类算法的误差，使得精准模糊聚类算法的目标函数最小；步骤2：根据评价数据集聚类方法的度量指标，选取与居民电力数据可维护性和响度指标值影响最大的每类加权方法、低耦合度方法、对每个类的响应度方法这三个度量指标算得的度量值重新组合运算，得到一个影响精准模糊隶属矩阵精度的隶属系数，从而确定精准模糊聚类算法的聚类中心，并运用精准模糊聚类算法对数据聚类。本发明提高了聚类算法的准确度和精度，聚类算法的可维护性和响度指标值也得到优化。
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公开(公告)号：CN113469189B
公开(公告)日：2021-11-19
申请号：CN202111024585.7
申请日：2021-09-02
申请人： 国网江西省电力有限公司供电服务管理中心 , 国网江西省电力有限公司
摘要： 本发明公开了一种用电采集数据缺失值填充方法、系统及装置，所述方法包括：利用平均值‑方差法对用电采集数据异常值处理；利用用电采集数据去训练降噪自编码器模型，基于训练好的降噪自编码器网络模型去重构原始的用电样本数据，利用重构数据来填充缺失的用电采集样本数据，且模型中加入新提出的Depreciation‑FourOrder正则化方法；结合k‑means聚类技术利用数据的标准差来矫正填充的数据值。本发明通过降噪自编码器模型填充用电采集数据的缺失值，加入提出的新的正则化项，提高模型性能。根据网络层的单元数设置噪声水平。利用数据的标准差来矫正填充的数据值，使得填充值更加准确。
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