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公开(公告)号：CN118153860A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410248424.3
申请日：2024-03-05
申请人： 国网上海市电力公司 , 国网电力科学研究院武汉能效测评有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06Q10/0631 , H02J3/14 , H02J3/00 , G06Q10/04 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了一种计及用户舒适度的空调集群需求响应分析系统，包括：计算需求响应度模块，用于计算空调用户集群需求响应度；负荷需求响应模型建立系统，用于根据空调集群需求响应度，构建计及用户响应成本的响应能力与成本匹配关系，建立空调集群负荷需求响应模型；典型场景负荷曲线提取模块，用于提取典型场景负荷曲线，降低空调集群负荷需求响应模型的维度，提高求解效率；需求响应判断模块，基于电力现货市场电价信息和空调集群负荷需求响应模型，生成用户基于响应成本与响应收益分析的需求响应函数，对用户是否参与需求响应做出判断。本发明建立了考虑用户响应成本的空调需求响应模型，准确描述和预测用户的响应行为。
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公开(公告)号：CN117977645A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410127228.0
申请日：2024-01-30
IPC分类号： H02J3/28 , G06F17/11 , G16C20/10 , H02J3/32 , H02J3/00 , H02J3/38 , C25B1/04 , C25B9/60 , C25B9/65 , C25B15/02
摘要： 本发明涉及一种光储氢集成系统的随机模型预测控制方法及设备，所述方法包括以下步骤：构建电解槽凸拟合模型；以光储氢集成系统的总净成本最低为优化目标，结合相应约束条件构建考虑光伏和氢负荷概率分布信息的二阶段随机MPC模型，所述相应约束条件包括基于所述电解槽凸拟合模型建立的电解槽模型约束；采用双层求解框架求解所述二阶段随机MPC模型，获取光储氢集成系统的控制决策，所述双层求解框架中，外层用于对电解槽运行点进行迭代，将原问题转换为一系列的凸优化子问题，内层用于对每个凸优化子问题按场景并行分解。与现有技术相比，本发明具有预测准确性高、实时性强等优点。
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公开(公告)号：CN117675646A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311338251.6
申请日：2023-10-17
申请人： 国网上海市电力公司
IPC分类号： H04L43/0852 , H04L43/0811 , H04L43/10 , H04W76/27
摘要： 本发明的虚拟电厂聚合调控网络通道空闲和连接态的时延测量方法，包括如下步骤：基于链路构建网络拓扑结构模型，利用动态ping技术计算的RRC状态来区分空闲态和连接态；提出基于空闲状态的延迟度量体系结构模型，对虚拟电厂聚合调控网络通道空闲态时延测量算法求解；提出基于连接状态的延迟度量体系结构模型，对虚拟电厂聚合调控网络通道连接态时延测量算法求解。本发明的虚拟电厂聚合调控网络通道空闲和连接态的时延测量方法通过计算往返时延选取适当的源地址传送报文的数目，且能降低网络阻塞减少延迟降，提高整个系统的传输效率。
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公开(公告)号：CN117640525A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311662377.9
申请日：2023-12-06
申请人： 华北电力大学 , 国网智能电网研究院有限公司 , 国网上海市电力公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： H04L47/2441 , H04L47/2483 , H04L47/52 , H04L47/56 , H04L47/6295
摘要： 本发明提供的一种考虑通信时延的调度方法，构建电力通信业务数据资源库，通过对业务数据流报文信息进行识别，利用循环神经网络(RNN)分类器对业务类型进行分类，业务分类完成后，优先级较高的Ⅰ级业务队列采用严格优先级队列算法，其它业务采用改进型基于动态权值的WFQ算法。利用改进型动态加权公平队列调度算法，将时延敏感度高的业务优先级适当提高，从而减小业务时延，保证业务QoS。该方法能够有效降低传统调度算法中遭遇突发情况而产生的超高时延，实现电力通信业务的分类及公平动态带宽分配，有效保证电力通信业务服务的公平性，进一步提高电力通信业务整体QoS。
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公开(公告)号：CN117473175A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311432789.3
申请日：2023-10-31
IPC分类号： G06F16/9537 , B60L53/60 , G06N5/04 , G06F30/27 , G06Q50/06 , G06F111/10
摘要： 本发明涉及一种基于出行调查数据的电动汽车集群充电行为推演方法、推演装置及存储介质，其中，所述方法包括以下步骤：分别对电动汽车的不同状态建立对应的数学模型；从车辆出行调查数据中提取各出行特征量的边缘分布与联合分布信息，模拟任意数量的电动汽车时空链；基于所述电动汽车时空链，结合所述数学模型，进行能量链推演，获取电动汽车在行驶和充电状态下的电量变化情况，生成充电会话数据；基于所述充电会话数据获取电动汽车集群的充电电量包络线和充电功率包络线，获取电动汽车集群的充电可行域。与现有技术相比，本发明具有准确性高、方便进行配置等优点。
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公开(公告)号：CN117240862A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311524410.1
申请日：2023-11-15
申请人： 国网数字科技控股有限公司 , 国网上海市电力公司 , 上海交通大学
IPC分类号： H04L67/104 , H04L9/00 , G06F11/14 , G06N3/0442
摘要： 本发明提供一种适用于分布式电力交易的区块链共识方法及装置，涉及电力交易技术领域，该方法包括：基于各个区块链节点的可信度选取出可信度大于或等于预设可信度阈值的各个目标区块链节点，然后，在各个目标区块链节点中选取出主区块链节点；各个目标区块链节点中除主区块链节点之外的其他目标区块链节点为备份区块链节点；接着，在主区块链节点接收到客户端发送的共识请求后，主区块链节点和各个备份区块链节点，根据共识请求，执行预设共识机制；最后，主区块链节点将共识结果发送给各个区块链节点中除目标区块链节点之外的其他区块链节点。本发明能够在一定程度上保障分布式电力交易系统的分布式一致性，并提高分布式电力交易系统的共识效率。
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公开(公告)号：CN116249131A
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202111484033.4
申请日：2021-12-07
申请人： 国网上海市电力公司 , 中国电力科学研究院有限公司
摘要： 本发明涉及需求响应技术领域，具体提供了一种通信基站群需求响应调控方法及装置，包括：基于集中搭载基站数量在区域内的通信基站中确定集中搭载基站，并将区域内移动终端搭载至其对应的集中搭载基站；将区域内各集中搭载基站的信号传输功率输入至预先构建的通信基站群需求响应调控模型，求解所述预先构建的通信基站群需求响应调控模型，获取区域内集中搭载基站以外的通信基站的需求响应调控策略；本发明提供的技术方案通过充分发掘通信基站的能源调控潜力，将区域内的移动终端按照一定的调控方法进行聚类集中挂载，将剩余通信基站的后备电源参与需求响应，在保证通信可靠性的前提下，可以优化能源配置，提高能源的利用效率。
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公开(公告)号：CN115115089A
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202210535768.3
申请日：2022-05-17
申请人： 国网上海市电力公司
摘要： 本发明公开了建筑碳排放量预测分析方法、系统、终端及介质，涉及碳排放分析技术领域，其技术方案要点是：依据消耗能源类型、用能系统类型建立数据平衡模型；将碳排放数据输入数据平衡模型，得到各个用能系统类型与各个消耗能源类型之间的平衡系数；依据平衡系数建立随时间变化的平衡变化曲线，并截取未来周期所预测的平衡系数；选取波动性最小的类型数据作为基准参考值，并结合预测的平衡系数分析得到各个消耗能源类型和用能系统类型的预测值；将预测值输入碳排放计算模型，得到碳排放量预测值。本发明能够准确、可靠分析出在人为活动等因素影响下的碳排放预测结果，适用于在不同空间和时间环境下目标对象的碳排放分析。
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公开(公告)号：CN114118734A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111331327.3
申请日：2021-11-11
申请人： 国网上海市电力公司
摘要： 本发明涉及一种基于区块链技术的虚拟电厂需求响应管理系统，其特征在于，所述虚拟电厂需求响应管理系统的整体架构采用业务监管主链、虚拟电厂数据侧链、虚拟电厂响应侧链以及多元拓展业务应用从链，平台监管方、平台运维方、负荷聚合商以及负荷响应方在业务监管主链、虚拟电厂数据侧链、虚拟电厂响应侧链以及多元拓展业务应用从链上部署相应的监管节点、运维节点、聚合节点以及用户节点。本发明搭建成一个需求响应公共服务平台，不同职能部门及参与方在相应链上部署功能节点。本发明可以实现对虚拟电厂网络进行有效管理，从而解决现有技术中虚拟电厂沟通效率低、成本高等问题，提高负荷响应任务系统建设的便利性，提高电力市场运行效率。
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公开(公告)号：CN114066064A
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN202111366672.0
申请日：2021-11-18
申请人： 国网上海市电力公司
摘要： 本发明涉及一种基于PCA‑LSTM神经网络的空调负荷预测方法，采用了主成分分析和长短记忆神经网络相结合的方法。本发明首先采用主成分分析法对多元影响因素数据进行降维，降低预测模型输入数据序列的维度和模型复杂度，将几个线性无关的综合因素作为LSTM神经网络的输入。然后本发明构建基于长短记忆神经网络的空调负荷预测模型，长短记忆神经网络具有记忆功能，利用历史记忆能力和人工智能算法的自学能力，挖掘数据之间的时序关系，其可以同时兼顾数据的时序性和非线性，能够提高预测精度。
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