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公开(公告)号：CN117610812A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311427000.5
申请日：2023-10-30
申请人： 东南大学 , 国网江苏省电力有限公司 , 国网江苏省电力有限公司营销服务中心
IPC分类号： G06Q10/0631 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06Q50/26 , G06N20/00
摘要： 本发明公开一种基于组合在线学习的低碳需求响应方法，属于电力负荷管理技术领域，包括：构建用户用电行为对应的碳排放量模型，得到了用户功率调节量与对应减碳量之间的线性量化关系—节点碳势；提出将动态节点碳势通过碳表发送给用户来倡导用户进行节能减排；将节点碳势影响下的低碳需求响应问题构建为组合在线学习(Multi‑armed bandits，MAB)模型，引入上下文组合在线学习理论(Contextual Multi‑Armed Bandits,CMAB)，提出线性上置信界(Linear Upper Confidence Bound，LinUCB)算法求解所提模型，根据上下文信息(节点碳势)与用户减碳量不断更新挑选用户策略，克服了因用户响应行为不确定性造成的减碳量下降问题。
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公开(公告)号：CN113762812B
公开(公告)日：2022-02-15
申请号：CN202111311620.3
申请日：2021-11-08
申请人： 东南大学
摘要： 本发明公开了一种基于多臂学习机的电动汽车备用服务负荷聚合方法，属于电力系统需求响应领域，首先根据电动汽车参与备用服务的方式，建立电动汽车用户响应负荷聚合请求信号的行为摇臂模型、以及负荷聚合目标函数，进而建立电动汽车备用服务负荷聚合模型；然后考虑电动汽车用户行为摇臂模型特性，基于风险规避对负荷聚合目标进行权衡，提出基于风险规避的电动汽车用户选取算法，以学习每一个用户的各种响应行为并不断更新对用户行为的估计，从而选取合适的用户以合适的方式参与备用服务，完成负荷聚合目标。本发明能获得更可靠的负荷聚合效果、更低的负荷聚合成本、更高的用户满意度，为聚合商权衡负荷聚合可靠性和负荷聚合成本提供了有效途径。
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公开(公告)号：CN113762812A
公开(公告)日：2021-12-07
申请号：CN202111311620.3
申请日：2021-11-08
申请人： 东南大学
摘要： 本发明公开了一种基于多臂学习机的电动汽车备用服务负荷聚合方法，属于电力系统需求响应领域，首先根据电动汽车参与备用服务的方式，建立电动汽车用户响应负荷聚合请求信号的行为摇臂模型、以及负荷聚合目标函数，进而建立电动汽车备用服务负荷聚合模型；然后考虑电动汽车用户行为摇臂模型特性，基于风险规避对负荷聚合目标进行权衡，提出基于风险规避的电动汽车用户选取算法，以学习每一个用户的各种响应行为并不断更新对用户行为的估计，从而选取合适的用户以合适的方式参与备用服务，完成负荷聚合目标。本发明能获得更可靠的负荷聚合效果、更低的负荷聚合成本、更高的用户满意度，为聚合商权衡负荷聚合可靠性和负荷聚合成本提供了有效途径。
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公开(公告)号：CN113364018A
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN202110691618.7
申请日：2021-06-22
申请人： 东南大学
摘要： 本发明公开一种面向二次调频的分布式储能在线学习聚合控制方法，包括如下步骤：根据电网频率偏差，判断调频类型，并计算调频所需的储能容量，确定聚合控制目标；根据调频类型，建立分布式储能用户对聚合控制信号的响应行为模型；考虑储能设备荷电量对用户响应行为的影响，建立荷电量关联系数模型；基于多臂学习机框架，提出用于聚合控制分布式储能参与二次调频的的用户选取方法，在线学习并不断更新对每个用户真实响应概率的估计值，选取合适的用户参与二次调频。本发明方法用于处理用户对聚合控制信号响应行为的不确定性，并考虑储能设备荷电量对用户响应行为的实际影响，能够获得更小的储能容量聚合偏差和更可靠的调频效果。
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公开(公告)号：CN114678868A
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN202210587244.9
申请日：2022-05-27
申请人： 东南大学
摘要： 本发明公开了一种电网负荷聚合控制方法、系统和调控装置，属于强化学习在需求响应中的应用领域。本发明所提出的控制方法，利用强化学习的手段，克服用户疲劳效应对负荷聚合效果的影响，基于考虑用户疲劳的组合在线学习算法，优选历史响应性能更好、疲劳程度更低、选择次数更少的用户发送需求响应询问，从而在保证每个需求响应事件有足够的可调负载的同时，有策略地降低用户疲劳，避免因用户疲劳导致的需求响应可调节容量下降。本发明所提出的电网负荷聚合控制系统包括：电网调度中心、负荷聚合控制中心、负荷本地控制模块、智能物联网通信模块，在相同的电网需求响应目标下，聚合偏差更小，退出用户率更低，负荷可调容量更高。
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公开(公告)号：CN115470862A
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN202211218576.6
申请日：2022-10-06
申请人： 东南大学
摘要： 本发明公开一种动态自适应负荷预测模型组合方法，提出了一种短期负荷预测框架，该框架可以基于多种预测算法它们上一时段的预测精度，动态地识别是否需要进行预测结果组合，并调整组合预测模型的权重系数。所提出的框架充分发挥多个单一预测模型的优势，同时减少了因不恰当的组合组合方式增加预测误差的现象。该方法可以根据预期目标设定动态判断时段，依据各个模型的判断时段内的预测误差来决定是否需要进行模型组合并动态调整组合权重得到最终结果。通过以上步骤能够实现短时与极短时负荷预测精度的进一步提升，提高了预测模型在实际应用中的精确性与鲁棒性，推动新型电力系统的建设。
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公开(公告)号：CN114678868B
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210587244.9
申请日：2022-05-27
申请人： 东南大学
摘要： 本发明公开了一种电网负荷聚合控制方法、系统和调控装置，属于强化学习在需求响应中的应用领域。本发明所提出的控制方法，利用强化学习的手段，克服用户疲劳效应对负荷聚合效果的影响，基于考虑用户疲劳的组合在线学习算法，优选历史响应性能更好、疲劳程度更低、选择次数更少的用户发送需求响应询问，从而在保证每个需求响应事件有足够的可调负载的同时，有策略地降低用户疲劳，避免因用户疲劳导致的需求响应可调节容量下降。本发明所提出的电网负荷聚合控制系统包括：电网调度中心、负荷聚合控制中心、负荷本地控制模块、智能物联网通信模块，在相同的电网需求响应目标下，聚合偏差更小，退出用户率更低，负荷可调容量更高。
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公开(公告)号：CN113364018B
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN202110691618.7
申请日：2021-06-22
申请人： 东南大学
摘要： 本发明公开一种面向二次调频的分布式储能在线学习聚合控制方法，包括如下步骤：根据电网频率偏差，判断调频类型，并计算调频所需的储能容量，确定聚合控制目标；根据调频类型，建立分布式储能用户对聚合控制信号的响应行为模型；考虑储能设备荷电量对用户响应行为的影响，建立荷电量关联系数模型；基于多臂学习机框架，提出用于聚合控制分布式储能参与二次调频的的用户选取方法，在线学习并不断更新对每个用户真实响应概率的估计值，选取合适的用户参与二次调频。本发明方法用于处理用户对聚合控制信号响应行为的不确定性，并考虑储能设备荷电量对用户响应行为的实际影响，能够获得更小的储能容量聚合偏差和更可靠的调频效果。
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