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公开(公告)号：CN111860977A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010614204.X
申请日：2020-06-30
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明公开了一种短期负荷的概率预测方法和概率预测装置，该方法包括：将待预测区域内所有用户智能电表记录的历史负荷数据划分为训练集、集成集和待预测集；针对训练集中的历史负荷数据进行相关的计算得到用户在多个不同聚类数量下的划分结果；根据划分结果对聚类后的每一用户群体进行相关的训练，以分别得到待预测区域整体负荷的多个概率预测结果的预测模型；根据集成集中的历史负荷数据、每个预测模型和真实的整体负荷值，得到集成后的待预测区域负荷概率预测模型；根据待预测区域负荷概率预测模型对待预测集中的负荷进行概率预测。本发明的概率预测方法，能够精细化地利用用户智能电表的历史负荷数据，提升待预测区域负荷概率预测的准确率。
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公开(公告)号：CN114879073B
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202210431423.3
申请日：2022-04-22
Applicant: 清华大学
IPC: G01R31/396 , G01R31/367 , G01R31/385 , G01R31/378 , G16C20/30
Abstract: 本申请提出一种基于锂离子电池电化学模型功率特性的荷电状态更新方法，包括：S1：获取初始荷电状态和恒定幅值的电流序列；S2：获取电池初始状态信息，根据锂离子电池电化学模型仿真获得预设时间周期内每一时刻的电池端口电压；S3：根据电池端口电压和电流序列幅值得到初始荷电状态对应的端口功率；S4：调整初始荷电状态和电流序列幅值，重复步骤S1‑S3，获得电流幅值‑荷电状态‑端口功率曲面；S5：将电流幅值‑荷电状态‑端口功率曲面拟合为平面方程；S6：利用平面方程获取端口功率和荷电状态对应的电流幅值，根据电流幅值和预设时间周期进行荷电状态更新。本申请能够提高电化学模型在功率应用场景下的计算效率，拓展电化学模型在工程中的应用场景。
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公开(公告)号：CN119273217A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411318632.2
申请日：2024-09-20
Applicant: 清华大学
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/06
Abstract: 本申请提出一种虚拟电厂秒级频率支撑性能及成本评估方法，包括：计算虚拟电厂的分布式资源的秒级频率响应和虚拟电厂响应后的频率最低值；利用频率最低值，求取形成相似频率最低点的一阶功率曲线参数值，将一阶功率曲线参数值作为虚拟电厂的性能参数评估值；对性能参数评估值进行区间划分，得到虚拟电厂可提供的可行性能参数组合；对于每个可行性能参数组合，求解其对应的虚拟电厂秒级频率支撑的成本优化问题，得到对应的虚拟电厂最优成本；将性能参数评估值和每个可行性能参数组合下的虚拟电厂最优成本作为虚拟电厂的评估结果。采用上述方案的本申请能够在虚拟电厂聚合分布式资源参与秒级频率支撑服务时，准确评估虚拟电厂的支撑性能和支撑成本。
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公开(公告)号：CN119250926A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411274516.5
申请日：2024-09-12
Applicant: 清华大学
IPC: G06Q30/0601 , G06Q50/06 , G06F18/15 , G06F18/23 , G06F18/2431
Abstract: 本公开提出一种考虑个体理性的数据驱动电力零售套餐推送方法及装置，涉及电力系统运营技术领域。其中，方法包括：对多个电力用户的历史负荷曲线数据进行聚类，确定每个电力用户的所属分类和每个分类的中心负荷曲线；基于数据驱动方法，利用每个分类的中心负荷曲线构建每个分类下电力用户的效用函数，并基于效用函数构建每个分类下电力用户的个人理性约束；以电力零售商收益最大化为目标，考虑个人理性约束，构建套餐优化模型；对套餐优化模型求解，获得多个分类各自对应的推荐套餐。本公开通过构建个人理性约束充分考虑用户的理性选择行为，推送合理套餐优化用户体验，准确预测用户对于新套餐的选择，更加利于促进资源的有效利用。
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公开(公告)号：CN119089174A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411271855.8
申请日：2024-09-11
Applicant: 清华大学
IPC: G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/24 , G06F30/27 , H02J3/46 , H02J3/38 , G06F113/04
Abstract: 本公开提供一种数据驱动的海量资源调控约束降维方法及装置，涉及虚拟电厂调控技术领域。其中，方法包括：基于分布式资源的运行参数构建高维调控约束模型；将高维调控约束模型嵌入上层调控优化模型中，基于分布式资源参与上层调控的历史运行数据，获取调控仿真数据集；根据调控仿真数据集构建低维调控约束模型；将低维调控约束模型嵌入上层调控优化模型中，进行调控约束。由此，能够用低维调控约束模型近似原始海量的分布式资源的高维约束，大大降低海量资源协同调控的计算负担和求解时间，并且采用数据驱动的技术路线，比传统的约束降维方法具有更好的通用性和自适应性，有助于更好开发海量资源的灵活性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116468220A
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202310279723.9
申请日：2023-03-21
Applicant: 清华大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q30/0202 , G06Q50/06 , G06Q10/04
Abstract: 本发明公开了平衡电池老化成本和电力市场收入车网互动优化控制方法，该方法包括：获得电动汽车用户出行需求和动力电池参数数据，以及所在区域电力市场的调频信号历史数据和市场价格预测值；基于随机优化求解内嵌功率分配子问题的最优投标问题，得到最优能量投标和调频容量投标并更新在市场中的投标量，在线求解电动汽车集群功率优化分配问题，同时考虑电池老化成本和由拉格朗日乘子反映的充放电对市场利润的影响，在满足用户出行需求的前提下得到最优的功率分配值，并通过充电桩施加给各电动汽车。本发明能够同时考虑电动汽车集群充放电所立即产生的电池老化成本以及对电力市场收益的影响，实现了充电管理的短期收益和长期收益的平衡。
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公开(公告)号：CN116384683A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310354239.8
申请日：2023-04-04
Applicant: 清华大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06Q30/0201 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了模型和数据联合驱动的工业负荷需求响应特性刻画方法，该方法包括：获得所关注的工厂的历史电表数据，以及所在区域对应时间的分时电价数据；获得该工厂公开的生产流水线信息，输入待确定的生产调度模型库；将样本数据划分为训练集和交叉验证集，对于生产调度模型库中的每个模型，在训练集上利用逆向优化技术利用拟合参数；在交叉验证集统计各模型的损失函数，以交叉验证集上损失函数最小的生产调度模型及其参数作为最佳模型；将感兴趣的外部激励作为问题参数，求解最优生产调度问题，即得到该外部激励下所关注的工厂的逐小时用电量。本发明减少了需求响应特性刻画对数据量的依赖，能提升工业负荷需求响应刻画准确性。
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公开(公告)号：CN113657011B
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202110728584.4
申请日：2021-06-29
Applicant: 清华大学
IPC: G06F30/25 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了一种锂离子电池电极活性材料表面锂浓度的实时估计方法，该方法包括：获得电池端口的电流序列、温度序列和电极活性材料基础参数，计算电极活性材料表面锂浓度、平均锂浓度、扩散过程暂态变量初值；获得电极活性材料扩散性能参数；当前时段开始时，计算电极活性材料表面反应离子通量、扩散系数、活性材料中锂扩散过程暂态变量时间常数；分别获得扩散过程暂态变量、活性材料平均锂浓度、活性材料表面锂浓度与时间的函数关系；当前时段结束时，计算活性材料扩散过程暂态变量、活性材料平均锂浓度；进入下一时段，重复前述步骤，直至仿真结束。本方法可降低锂离子电池电化学模型的复杂度，促进其实用化。
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公开(公告)号：CN114879073A
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202210431423.3
申请日：2022-04-22
Applicant: 清华大学
IPC: G01R31/396 , G01R31/367 , G01R31/385 , G01R31/378 , G16C20/30
Abstract: 本申请提出一种基于锂离子电池电化学模型功率特性的荷电状态更新方法，包括：S1：获取初始荷电状态和恒定幅值的电流序列；S2：获取电池初始状态信息，根据锂离子电池电化学模型仿真获得预设时间周期内每一时刻的电池端口电压；S3：根据电池端口电压和电流序列幅值得到初始荷电状态对应的端口功率；S4：调整初始荷电状态和电流序列幅值，重复步骤S1‑S3，获得电流幅值‑荷电状态‑端口功率曲面；S5：将电流幅值‑荷电状态‑端口功率曲面拟合为平面方程；S6：利用平面方程获取端口功率和荷电状态对应的电流幅值，根据电流幅值和预设时间周期进行荷电状态更新。本申请能够提高电化学模型在功率应用场景下的计算效率，拓展电化学模型在工程中的应用场景。
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公开(公告)号：CN112163595B
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202010903047.4
申请日：2020-09-01
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明公开了一种用户典型用电模式的获取方法、获取装置和电子设备，该方法包括：获取待分析用户的智能电表的历史负荷数据，提取历史负荷数据中的负荷点以生成日负荷曲线集；对日负荷曲线集进行处理以剔除存在缺失数据的日负荷曲线，对处理后的日负荷曲线集进行归一化处理以获得完整样本集；获取计算参数；针对每一种用电模式数目，重复进行多轮k‑均值聚类以获得聚类结果，根据聚类结果确定探测区间内的最优值，在最优值对应的用电模式数目下，对完整样本集进行k‑均值聚类以获得目标聚类结果，并根据目标聚类结果计算样本‑簇共识度，剔除共识度低的样本，计算簇共识度，剔除共识度低的簇，计算剩余簇的平均负荷曲线以获得用户典型用电模式。
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