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公开(公告)号：CN105976081A
公开(公告)日：2016-09-28
申请号：CN201610197294.0
申请日：2016-03-31
申请人： 国网江苏省电力公司电力科学研究院 , 国家电网公司 , 国网江苏省电力公司
CPC分类号： G06Q10/06315 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了一种基于需求响应的居民用电负荷分布式管理系统及方法，首先根据调度部门下发的分时电价对本用户的用能情况以自身费用最低进行优化并将优化的用能规划反馈给调度部门；其次调度部门将各个用户的负荷需求相加得到该时刻的总负荷并将其下发给第一个家庭负荷管理系统；该家庭负荷管理系统根据接收到的总负荷重新调整自身负荷，调整后的总负荷在各个家庭负荷管理系统间传递，直至所有用户自身负荷调整完毕；然后所有用户全部调整后的总负荷再次在用户间传递，完成一次新的负荷调整；最后迭代在满足预先给定条件的情况下结束，得到最终的居民负荷安排结果；本发明将多目标优化问题转化为两个单目标优化问题，以较小的数据量实现优化目标。
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公开(公告)号：CN104518567A
公开(公告)日：2015-04-15
申请号：CN201410697960.8
申请日：2014-11-26
申请人： 国家电网公司 , 江苏省电力公司 , 江苏省电力公司电力科学研究院 , 中国电力科学研究院 , 华北电力大学
CPC分类号： Y02B70/3266 , Y04S20/242
摘要： 本发明涉及通信领域，本发明公开了一种用电设备状态在线跟踪方法及装置，用电设备状态在线跟踪装置组成包括：电压传感单元、电流传感单元、数据采集单元、数据存储单元、统计分析单元、在线跟踪内核(状态识别跟踪单元、CPU)、UART调试口、人机接口。由在线跟踪装置对用电设备状态在线跟踪信号处理方法；对处理分解后的信号进行迭代式频率扫描的跟踪。通过将传感测量装置与通信装置集成，并采用状态跟踪信号处理方法，在无需大规模拆线、断电、停止生产的条件下，可以进行在线负荷运行状态跟踪与识别。利用WIA无线通信单元实施现场采集，具有成本低、部署方便等优势。
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公开(公告)号：CN104809656B
公开(公告)日：2018-02-13
申请号：CN201510131711.7
申请日：2015-03-24
申请人： 国家电网公司 , 江苏省电力公司 , 江苏省电力公司电力科学研究院 , 清华大学
IPC分类号： G06Q50/06
摘要： 本发明公开了一种考虑源网荷三端特性的有序用电缺口指标分配算法，其特征在于，具体包括如下步骤：建立用户等效虚拟机组；建立有序用电缺口指标分配模型的目标函数；建立有序用电缺口指标分配模型的源网荷三端约束条件；采用优化算法求解该模型，得到求解结果，分配缺口指标。本发明综合考虑了源网荷三端特性对有序用电缺口指标分配的影响，具有计算量小、开发难度低、物理含义明晰、实用性强的优点。
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公开(公告)号：CN105184402A
公开(公告)日：2015-12-23
申请号：CN201510549526.X
申请日：2015-08-31
申请人： 国家电网公司 , 江苏省电力公司 , 江苏省电力公司电力科学研究院 , 清华大学
摘要： 本发明公开了一种基于决策树的个性化用户短期负荷预测算法，其特征在于：包括以下步骤：1、对用户负荷进行波动分量辨识，判断其锯齿形波动是否显著；如果显著将进入波动分量提取环节，再得出用电模式数；如果不显著，则将直接得出用电模式数。针对用电模式数大于7种的用户采用最近日负荷预测法。针对用电模式数在2种～6种的用户采用基于用电模式挖掘的用户侧短期负荷预测法。针对用电模式数只有1种的用户采用聚类预测还原法。本发明通过对用户历史负荷进行数据挖掘，从而提取出用户用电模式，根据模式数的多少，建立基于决策树的个性化用户短期负荷预测算法，实现精确的用户短期负荷预测。
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公开(公告)号：CN104809656A
公开(公告)日：2015-07-29
申请号：CN201510131711.7
申请日：2015-03-24
申请人： 国家电网公司 , 江苏省电力公司 , 江苏省电力公司电力科学研究院 , 清华大学
IPC分类号： G06Q50/06
摘要： 本发明公开了一种考虑源网荷三端特性的有序用电缺口指标分配算法，其特征在于，具体包括如下步骤：建立用户等效虚拟机组；建立有序用电缺口指标分配模型的目标函数；建立有序用电缺口指标分配模型的源网荷三端约束条件；采用优化算法求解该模型，得到求解结果，分配缺口指标。本发明综合考虑了源网荷三端特性对有序用电缺口指标分配的影响，具有计算量小、开发难度低、物理含义明晰、实用性强的优点。
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公开(公告)号：CN104538984A
公开(公告)日：2015-04-22
申请号：CN201410685627.5
申请日：2014-11-25
申请人： 国家电网公司 , 江苏省电力公司 , 江苏省电力公司电力科学研究院 , 中国电力科学研究院
IPC分类号： H02J3/38
CPC分类号： Y02E10/763 , H02J3/386 , H02J2003/007
摘要： 本发明公开了一种考虑风电消纳的需求响应方案制定方法，包括以下步骤：数据采集；风电参数设置；需求侧参数设置；状态计算；风电运行优化；灵敏度分析；本发明将风电运行方案能与需求侧进行联动，提出风电结合需求侧管理组合优化运行模型，通过对可转移负荷的补贴额和可转移负荷的类型进行灵敏度分析，为考虑风电消纳的需求响应方案制定提供理论依据，可以提高风电机组与需求侧负荷组成的组合系统的经济性，降低该组合系统的运行总成本。
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公开(公告)号：CN105184402B
公开(公告)日：2018-08-03
申请号：CN201510549526.X
申请日：2015-08-31
申请人： 国家电网公司 , 江苏省电力公司 , 江苏省电力公司电力科学研究院 , 清华大学
摘要： 本发明公开了种基于决策树的个性化用户短期负荷预测算法,其特征在于:包括以下步骤:1、对用户负荷进行波动分量辨识,判断其锯齿形波动是否显著;如果显著将进入波动分量提取环节,再得出用电模式数;如果不显著,则将直接得出用电模式数。针对用电模式数大于7种的用户采用最近日负荷预测法。针对用电模式数在2种~6种的用户采用基于用电模式挖掘的用户侧短期负荷预测法。针对用电模式数只有1种的用户采用聚类预测还原法。本发明通过对用户历史负荷进行数据挖掘,从而提取出用户用电模式,根据模式数的多少,建立基于决策树的个性化用户短期负荷预测算法,实现精确的用户短期负荷预测。
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公开(公告)号：CN104809332A
公开(公告)日：2015-07-29
申请号：CN201510131733.3
申请日：2015-03-24
申请人： 国家电网公司 , 江苏省电力公司 , 江苏省电力公司电力科学研究院 , 清华大学
IPC分类号： G06F19/00
摘要： 本发明公开了一种基于负荷率的电力系统海量用户分类方法，其具体包括如下步骤：SS1计算用户一月之内各日负荷率；SS2计算月均负荷率和月内负荷率标准差；SS3建立负荷率分类图；SS4根据日内稳定程度划区；SS5根据日间稳定程度划区。本发明成功解决了用户负荷分类的海量规模和随机波动这两大难题，且分类流程简单，计算量小，开发难度低，物理含义明晰，实用性强，采用该方法可快速完成海量用户负荷的分类。
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公开(公告)号：CN104376364A
公开(公告)日：2015-02-25
申请号：CN201410677416.7
申请日：2014-11-21
申请人： 国家电网公司 , 江苏省电力公司 , 江苏省电力公司电力科学研究院 , 中国电力科学研究院
IPC分类号： G06N3/12
CPC分类号： Y02B10/30
摘要： 本发明公开了一种基于遗传算法的智能家居负荷管理优化方法，通过对智能家居系统中的风力发电机输出功率与风速之间的关系建立模型、对蓄电池荷电状态与充放电电量之间的关系建立模型，将负荷分为不可控型负荷、中断型负荷和不可中断型负荷，并给出了中断型负荷和不可中断型负荷开关状态需要满足的条件；建立智能家居负荷管理模型，模型包括由用户总电费构成的目标函数和包含有功功率平衡和最大功率限制的约束条件；利用遗传算法对本发明的模型进行优化求解，在满足基本的负荷约束和用户需求约束情况下，调节各负荷的工作状态，使得当天的总电费最小。本发明能够对智能家居负荷进行管理，使得当天总电费最小。
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公开(公告)号：CN104331737A
公开(公告)日：2015-02-04
申请号：CN201410675567.9
申请日：2014-11-21
申请人： 国家电网公司 , 江苏省电力公司 , 江苏省电力公司电力科学研究院 , 中国电力科学研究院
摘要： 本发明公开了一种基于粒子群神经网络的办公建筑负荷预测方法，包含以下步骤：确立办公建筑负荷预测神经网络模型的输入特征变量和输出目标向量；初始化粒子群解集；计算每个粒子的适应度值；更新粒子的局部最优位置和全局最优位置；更新微粒的速度和位置；判断结束条件；如果满足结束条件，则输出当前最优位置；赋值神经网络并进行神经网络模拟，预测办公建筑负荷。通过基于神经网络的办公建筑负荷预测方法，综合考虑了影响办公建筑负荷波动变化的所有内扰与外扰因素。同时针对办公建筑特殊的周期性用电特性，将其周期性负荷变化一并考虑进去，利用人工神经网络模拟，实现办公建筑的高精度负荷预测，具有负荷预测精度高、简单易实现的有益效果。
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