基于双分支深度学习模型的空调负荷估算方法与系统

    公开(公告)号:CN113191069A

    公开(公告)日:2021-07-30

    申请号:CN202110293561.5

    申请日:2021-03-19

    Abstract: 本发明提供一种基于双分支深度学习模型的空调负荷估算方法与系统,通过对历史气象、历史负荷以及时间数据的多维特征提取,以时间、经济数据作为输入特征训练学习构建基准负荷估算模型分支,以历史气象数据作为输入特征训练学习构建空调负荷估算模型分支,将基准负荷估算模型分支和空调负荷估算模型分支进行拼接,两个分支的输出累加为总空调负荷功率,形成双分支深度学习空调负荷分解模型。在此基础上,在实际的历史空调负荷估算或者未来预测的过程中,通过获取地区的时间数据以及气象数据作为输入,通过特征提取后输入到模型中进行估算,可输出得到对应时刻的空调负荷估算结果以及总负荷,为地区的发电量控制和电力调配提供科学的决策依据。

    一种柔性负荷的能量区块化控制方法及系统

    公开(公告)号:CN109768555B

    公开(公告)日:2020-10-27

    申请号:CN201811585280.1

    申请日:2018-12-24

    Abstract: 本发明公开一种柔性负荷的能量区块化控制方法及系统,其中方法用于云端服务器,包括:根据用电设备类型、用电地区及用电时段,对用电设备进行划分,形成多个能量区块;获取输电线路的第一负荷特征值和多个能量区块的第二负荷特征值;根据第一负荷特征值和第二负荷特征值,设置各能量区块的动态阈值参数;将各动态阈值参数发送给与其对应的负控终端,控制负控终端根据动态阈值参数控制与负控终端连接的用电设备。本发明根据输电线路的第一负荷特征值和多个能量区块的第二负荷特征值的状态,可以灵活设置各负控终端的动态阈值参数,并根据各动态阈值参数控制对应的负控终端,使得各负控终端精准控制与其连接的用电设备。

    一种考虑UPFC投运的HVDC功率控制策略调整方法和系统

    公开(公告)号:CN110768268A

    公开(公告)日:2020-02-07

    申请号:CN201910911377.5

    申请日:2019-09-25

    Abstract: 本发明提供一种考虑UPFC投运的HVDC功率控制策略调整方法和系统。所述方法和系统采集电网的历史数据,在仿真软件上建立时域仿真分析模型,并在电网局部发生扰动时,在电网HVDC有功功率调制模型的有功功率控制策略下,确定所述有功功率调制模型监测的联络断面是否存在功率振荡,当存在功率振荡时,判断UPFC定有功功率控制模型和HVDC输电断面有功功率调制模型采样的功率送出支路是否发生重叠,当存在重叠时,剔除UPFC定功率控制支路中的参考支路,当不存在重叠时,通过修正HVDC功率调制控制参数防止功率振荡发生。所述方法和系统有效解决了当直流振荡抑制控制断面中包含UPFC配置支路时,由于两者针对输入功率偏差量调节速度上的差异可能引起的区域功率振荡。

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