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公开(公告)号：CN119378911A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411521967.4
申请日：2024-10-29
Applicant: 东南大学溧阳研究院 , 东北电力大学 , 国网吉林省电力有限公司吉林供电公司
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/067 , G06Q50/26 , G06Q50/06 , H02J3/00 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于家庭外出就餐行为的洗碗机负荷碳减排方法，涉及电力系统调控领域，包括基于洗碗机负荷数据采集技术采集洗碗机运行行为数据，构建洗碗机工作状态预测模型，预测家庭外出就餐行为并构建洗碗机负荷预测模型，根据洗碗机负荷和度电碳排因子，构建洗碗机负荷碳排放计算模型，根据洗碗机负荷和洗碗机负荷碳排放量，以低碳经济为目标，以用电成本最小、碳排放最小为目标函数，基于功率运行约束、持续运行时间约束和运行范围约束，构建洗碗机负荷碳减排模型，从而可以提升洗碗机负荷预测的准确性，实现洗碗机碳排放的量化计算，综合考虑用电成本和碳排放量，保证洗碗机的用电成本最低、碳排放最小，实现低碳经济的目标。
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公开(公告)号：CN119378752A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411521970.6
申请日：2024-10-29
Applicant: 东南大学溧阳研究院 , 东北电力大学 , 国网吉林省电力有限公司吉林供电公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06N3/0442 , G06F17/10
Abstract: 本发明公开了基于LSTM的洗衣机负荷最大及剩余可调能力评估方法及系统，方法包括：采集用户洗衣机负荷数据；构建基于LSTM网络的单个洗衣机用户用电行为预测模型，利用基于LSTM网络的单个洗衣机用户用电行为预测模型预测用户的洗衣机用电行为；构建洗衣机负荷最大可调能力评估模型，利用洗衣机负荷最大可调能力评估模型评估洗衣机用户的最大可上调能力和最大可下调能力；构建洗衣机负荷剩余可调能力评估模型，利用洗衣机负荷剩余可调能力评估模型评估洗衣机负荷参与调度后，再次参与电网调度的剩余可调能力。本发明提升了洗衣机负荷用电行为的预测精度，实现对洗衣机负荷可调能力的精细化、量化评估，提升电网调节能力。
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公开(公告)号：CN119886369A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411973139.4
申请日：2024-12-30
Abstract: 本发明公开了一种分布式资源超参数估计方法，属于新能源运行技术领域，包括：构建基于GPT的分布式资源的随机模型：设随机变量表示不确定性因素，基于分布式资源线性时不变模型，建立基于GPT的马尔科夫链状态转换模型；对分布式资源参数分布状态进行先验假设，建立用于计算联合分布对解进行数学表达的分布式资源的集群响应随机系统模型；过滤分布式资源参数量测过程中的噪声；超参数后验分布，并更新GPT模型参数的后验分布；利用对超参数的后验分布进行近似求解，得到分布式资源的估计值；该分布式资源超参数估计方法，提升对分布式资源超参数的估计精度，提高系统在不确定环境中的适应性。
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公开(公告)号：CN119891172A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411955810.2
申请日：2024-12-28
IPC: H02J3/00 , G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06N3/006 , G06N3/0442
Abstract: 本发明公开了一种虚拟电厂分布式可调容量和时间的一致性控制方法，涉及电力系统调控领域，首先采集虚拟电厂内部资源的一致性控制信息，包括可调容量、可持续调节时间、通信成本、经济成本、容量可信成本和时间可信成本。然后，构建虚拟电厂内部分布式资源参与调控的一致性指标，当存在用户不能满足可调容量或可调时间一致性指标时，分别采用基于PSO算法的虚拟电厂分布式可调容量一致性控制方法和基于LSTM算法的虚拟电厂分布式可调时间一致性控制方法。通过PSO算法对分布式用户进行组合优化，求解出满足约束条件的最优可调容量组合，并通过LSTM算法对各分布式用户进行时间维度上的组合优化，求解出满足约束条件的最优可调时间组合。
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公开(公告)号：CN119886700A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411973138.X
申请日：2024-12-30
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06Q10/067 , G06F9/30
Abstract: 本发明公开了一种虚拟电厂指令分解方法、系统、装置及计算机可读介质，属于电力系统调控技术领域，包括：采集虚拟电厂可调资源信息；构建基于多模态人工智能的虚拟电厂用户激励‑可调裕度模型；构建融合可调裕度和经济性的虚拟电厂指令动态分解模型，基于各用户的可调裕度和控制成本，根据实际对可调裕度和调度成本的需求，对各用户下发不同的控制指令；基于信用积分的虚拟电厂内部控制指令下发交互方法；该虚拟电厂指令分解方法、系统、装置及计算机可读介质，提高用户参与积极性和虚拟电厂资源调控效率，提升指令分解的执行精度和经济性，建立高效、透明的内部指令交互机制，减少内部摩擦，提高系统整体响应速度和稳定性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119891380A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411955809.X
申请日：2024-12-28
Abstract: 本发明涉及电力系统调控技术领域，提供了一种单厂对多点的虚拟电厂最优调控方法，包括：采集虚拟电厂信息和电网节点信息；基于所述虚拟电厂信息和电网节点信息，构建单厂对多点的虚拟电厂可调能力最优上报模型；建立虚拟电厂可调能力最优上报策略，对所述单厂对多点的虚拟电厂可调能力最优上报模型求解；建立虚拟电厂内部指令分解方法，对所述虚拟电厂可调能力最优上报策略进行分解；本发明能够精确反映虚拟电厂的实时能力，提升了上报精度与资源利用率；实现了多点资源的高效协同，最大化资源利用效率；增强了虚拟电厂的竞争力与灵活性，能够快速响应电网多样化的需求；实现了从被动响应到主动优化的转变，推动了智能化调控的发展。
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公开(公告)号：CN119849693A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202411941238.4
申请日：2024-12-26
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06N3/045 , G06N3/084 , G06N3/0985
Abstract: 本发明公开了一种基于BERT的电动汽车广义储能时空预测方法，包括：采集电动汽车的时间信息和空间信息；构建空间维度的电动汽车广义储能等效模型，利用基于BERT算法的电动汽车广义储能等效空间参数辨识模型对在线采集的电动汽车的空间信息进行训练，辨识电动汽车广义储能等效模型的参数；构建时间维度的电动汽车广义储能等效模型，利用基于BERT算法的电动汽车广义储能等效时间参数辨识模型对在线采集的电动汽车的时间信息进行训练，辨识电动汽车广义储能等效模型的参数。本发明能够精确捕捉电动汽车储能的地理分布，优化充放电行为的区域调度，深度挖掘电动汽车储能行为的时间规律，提供动态、精确的时间序列预测。
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公开(公告)号：CN119417149A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411521952.8
申请日：2024-10-29
Applicant: 东南大学溧阳研究院 , 东北电力大学 , 国网江西省电力有限公司九江供电分公司
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/04 , G06Q50/12 , G06Q50/06 , G06F16/29 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06N3/0499
Abstract: 本发明公开了酒店洗碗机负荷可调能力评估及电力容量市场补偿方法，包括如下操作：采集酒店洗碗机负荷数据和相关数据；利用多模态人工智能算法预测酒店的客流量；构建基于客流量的酒店洗碗机阶梯负荷模型，利用酒店洗碗机阶梯负荷模型得到洗碗机阶梯负荷；基于洗碗机阶梯负荷，构建酒店洗碗机负荷日前可调能力评估及电力容量市场补偿模型，评估酒店洗碗机负荷日前的上调、下调可调能力，并分别给酒店以上调容量市场和下调容量市场补偿。本发明可提高酒店客流量的预测精度，量化评估酒店洗碗机负荷的日前可调能力，提升酒店参与电力容量市场的积极性。
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公开(公告)号：CN119885881A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411973140.7
申请日：2024-12-30
IPC: G06F30/27 , G06F119/08 , G06F119/16
Abstract: 本发明公开了一种暖通空调广义储能时空等效模型构建方法,属于电力系统调控技术领域，包括：采集暖通空调信息；构建暖通空调广义储能等效模型空间参数模型，训练暖通空调运行信息的样本，对暖通空调广义储能等效模型的空间参数进行辨识；构建用于辨识暖通空调室内温度动态模型中的空调开启时间、关断时间的暖通空调广义储能等效模型时间参数模型；该暖通空调广义储能时空等效模型构建方法，基于AlphaFold的方法能够建模多维热能动态分布，提高空间参数辨识的精确度；通过双向时间序列建模，精准捕捉动态响应特性，为时间参数辨识提供更可靠的结果，提升模型辨识精度。
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公开(公告)号：CN119805053A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202411955812.1
申请日：2024-12-28
IPC: G01R31/00 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G01R31/08
Abstract: 本发明公开了一种基于LOF‑VAE‑GPT的集中—分布式协同配网故障检测方法，采集配网关键边缘节点的物理数据和网络数据；基于局部离群因子算法，构建配网关键边缘节点的物理异常检测模型，检测配网关键边缘节点的异常物理样本；提出基于变分自编码器的配网关键边缘节点的网络异常检测模型，对配网关键边缘节点网络样本进行异常检测；基于GPT模型和检测出的物理异常样本和网络异常样本，进行训练，构建配网故障检测模型，当检测出节点的异常值大于阈值时，则判断配网的边缘节点发生了故障。本发明可提升物理数据中的异常点识别的有效性和对配网关键边缘节点的复杂环境的适应性以及配网关键节点故障检测的准确性，提升配网安全运行水平。
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