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公开(公告)号：CN106934542A
公开(公告)日：2017-07-07
申请号：CN201710138418.2
申请日：2017-03-09
Applicant: 国网江苏省电力公司电力科学研究院 , 国家电网公司 , 中国电力科学研究院 , 华北电力大学 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 北京中电普华信息技术有限公司
CPC classification number: G06Q10/06312 , G06Q10/04
Abstract: 本发明公开了一种基于斯塔克伯格博弈论的电动汽车需求响应调控方法。通过聚合商提前一天拟定价格并向用户预约可调控负荷资源，用户按照电价对电动汽车充电时间和功率进行适当调节。用户在调节的过程中将会预留出部分可中断、可转移的负荷资源，该调节将实现用户自身的利益最大化及使用损失最小化。聚合商在保证下层用户的自身利益最大化前提下，通过对用户电动汽车预留出的负荷资源进行聚合后，去参与其他聚合商的竞争。最终聚合商在实现用户的利益化(主要为满意度，即效用)最大化的同时，也将实现自身利益的最大化。
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公开(公告)号：CN108923449A
公开(公告)日：2018-11-30
申请号：CN201810691383.X
申请日：2018-06-28
Abstract: 本发明涉及一种家庭能量管理系统及方法，其中，管理方法包括：主控器采集分布式电源发电量、家庭净负荷、储能设备剩余电量和实时电价数据；对比分布式电源发电量和家庭净负荷的大小，若分布式电源发电量不小于家庭净负荷，则系统断网运行在孤岛状态，由分布式电源供电，多余的电量由储能设备存储，否则，系统并网运行，主控器根据家庭净负荷、储能设备剩余电量和实时电价数据通过判定规则判定储能设备从电网购入一定数量的电量或者为系统供电。与现有技术相比，本发明采取模糊控制来协调家庭内的能量分配，可以有效的帮助用户自动进行电网互动，指导用户改变能源消费组成并减少电费开支。
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公开(公告)号：CN107867187A
公开(公告)日：2018-04-03
申请号：CN201610856576.7
申请日：2016-09-28
IPC: B60L11/18
CPC classification number: Y02T10/7005 , B60L53/64 , B60L53/52 , B60L53/60
Abstract: 本发明涉及一种面向风电消纳的电动汽车（EV）有序充电控制方法，所述方法包括下述步骤。步骤1：有新的EV接入充电站，用户设定预计离开时间。步骤2：获取每辆EV的充电参数及状态参数。步骤3：根据EV的相关状态参数，判断该电动汽车是否参与调控策略的制定。步骤4：根据充电参数计算出顺序系数，并对EV进行排序编号。步骤5：基于风电预测曲线，根据实时的风电预测量与此时充电总负荷的差值空间，按顺序编号依次执行每辆EV的调控方案，直至该差值空间小于单辆EV的充电功率。本发明提供的技术方案基于最大化消纳风电资源，在调控过程中，既考虑用户充电的最低需求，也考虑调控的公平性，以达到消纳风电和满足用户需求的双赢效果。
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公开(公告)号：CN104239670A
公开(公告)日：2014-12-24
申请号：CN201410080680.2
申请日：2014-03-06
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明提供一种计及资源与时间约束的自动需求响应控制方法，其特征在于，包括：获取负荷缺口变量；根据负荷缺口变量选择相应的模型算法；选择合适的变量带入相应的模型算法，使得损失值最小；增加参与到自动需求响应中的响应措施种类，以实现用户效益的最大化。
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公开(公告)号：CN119599158A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411414258.6
申请日：2024-10-11
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 华北电力大学 , 国网福建省电力有限公司 , 国网福建省电力有限公司营销服务中心 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明提供了一种考虑显著性影响因素的用电量预测方法和系统，包括：获取分时电量复杂显著性影响的各因素的值；基于分时电量复杂显著性影响的各因素的值，采用机器学习算法进行预测，得到用电量的预测值；其中，分时电量复杂显著性影响的各因素是基于时滞与耦合关系从多个待选多维分时电量影响因素中筛选出的；本发明考虑了后期延迟性影响的时滞作用，并考虑了多个待选多维分时电量影响因素间耦合关系筛选出分时电量复杂显著性影响的各因素，根据筛选出的分时电量复杂显著性影响的各因素的值进行用电量预测，能大幅减少预测所需数据量，缩短数据处理时间，并提升预测精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108897695A
公开(公告)日：2018-11-27
申请号：CN201810883010.2
申请日：2018-08-06
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 华北电力大学 , 国网江苏省电力有限公司
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明提供一种需求侧设备的互联测试方法及系统，根据测试需求选择相应协议，确定需求侧设备的有限状态机；采用有限状态机，在预先定义的测试用例库中获取能够覆盖需求侧设备所有状态的测试用例；根据获取的测试用例对需求侧设备进行检测，输出一致性及性能测试结果报告，在保障不同互动主体之间的互操作能力的同时，对需求侧设备的性能进行测试，提升互联业务的实施效率，并通过闭环测试方式减少测试中的人工干预，提升测试效率。通过本发明提供的方法和系统，实现了需求侧管理相关项目实施过程中系统/设备的互联互通，降低项目实施成本，提高项目执行效率，从而推动需求侧管理产业的规模化、规范化开展。
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公开(公告)号：CN107341574A
公开(公告)日：2017-11-10
申请号：CN201710556230.X
申请日：2017-07-10
CPC classification number: G06Q10/04 , G06Q10/06313 , G06Q10/06315 , G06Q10/067 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种计及需求响应的虚拟电厂多阶段竞价优化方法及计算设备，该方法包括：建立虚拟电厂规划的第一阶段模型，其包括获取市场售电收入的第一函数；基于第一阶段模型，建立虚拟电厂规划的第二阶段模型，其包括获取虚拟电厂在内部需求响应交易中求购的需求响应服务量的第二函数；基于第一阶段模型和第二阶段模型，建立虚拟电厂规划的第三阶段模型，其包括虚拟电厂调整运行情况的第三函数；将第一阶段模型、第二阶段模型和第三阶段模型进行结合，以形成虚拟电厂的多阶段规划模型，其包括实现虚拟电厂利润最大化的规划目标函数，以及对应的优化约束条件；根据优化约束条件对多阶段规划模型进行求解，以获取虚拟电厂的最优规划。
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公开(公告)号：CN119624162A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411502366.9
申请日：2024-10-25
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网河北省电力有限公司 , 华北电力大学 , 国家电网有限公司
IPC: G06Q10/0637 , G06Q50/06 , G06N3/006 , G06N3/0442
Abstract: 本申请提供了一种度夏负荷预测模型构建方法、预测方法、设备及介质，涉及用电管理技术领域。本申请提供的度夏负荷预测预测模型中，基于历史度夏负荷数据及同期的历史负荷影响因素数据，通过利用鲸鱼优化算法得到优化负荷年修正系数，再利用训练后的长短期记忆网络模型对优化负荷年修正系数进行验证，得到最优负荷年修正系数及训练后的长短期记忆网络模型，将最优负荷年修正系数和训练后的长短期记忆网络模型作为训练后的度夏负荷预测模型，利用最优负荷年修正系数及时修正不同年份的历史负荷数据，有效实现跟踪度夏负荷的变换趋势，增强了度夏负荷数据的可用性，通过训练后的长短期记忆网络模型提高预测生成的度夏负荷的精准性。
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公开(公告)号：CN119109066A
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202411184385.1
申请日：2024-08-27
Applicant: 华北电力大学 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网河北省电力有限公司
IPC: H02J3/14 , H02J3/06 , H02J3/00 , G06F18/15 , G06F18/213 , G06F18/22 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/006 , G06Q10/0631 , G06Q50/06
Abstract: 本申请涉及新型电力系统中的负荷预测技术领域，具体涉及一种配电台区重过载的处理方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获得原始负荷；利用VMD算法将所述原始负荷分解并归一化得到归一化分量，使用Pearson相关系数计算所述原始负荷与特征变量的相关程度，选择所述特征变量中相关程度大于预设值的特征变量作为关键特征；将所述归一化分量与所述关键特征输入预测模型中，得到所述预测模型输出的预测结果，其中，所述预测模型为基于LSTM‑CNN组合神经网络的机器学习模型；根据所述预测结果，在预设预警级别表中查找对应的预警等级；根据所述预警等级发布预警信息；基于所述预警信息和预设的智能配电网需求响应模型，采用粒子群算法对所述智能配电网需求响应模型进行求解，得到治理策略。本申请提供的方案，能够对配电台区因为负荷波动及外部环境因素导致的重过载现象进行及时的分级预警；还可以建立考虑分时电价和直接负荷控制的智能配电网需求响应模型，并采用粒子群算法对模型进行求解，最终得到智能配电网负荷管理优化策略。
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公开(公告)号：CN115344949A
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN202110514506.4
申请日：2021-05-12
Applicant: 华北电力大学 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网山东省电力公司电力科学研究院
IPC: G06F30/17 , G06F30/27 , G06N3/08 , G06F119/06 , G06F119/08
Abstract: 本发明提供了属于冷热电联产系统生产模拟领域的一种基于智能融合算法的燃气轮机运行仿真建模方法，其结构主要包含机理建模方法和BP神经网络建模方法。其中，首先机理建模方法，分别对燃气轮机的压气机模块、燃烧室模块和透平模块分别建立机理仿真模型，并耦合建立燃气轮机机理仿真模型；随后，基于BP神经网路算法，输入参数设置成3个，分别为压气机进口温度T1，压气机进口压力P1和压气机进口流量G1，in；输入参数设置成2个，分别为压气机出口温度T2和压气机出口压力P2，建立基于BP神经网络算法的压气机智能仿真模型；最后，将原有的压气机机理仿真模型替换为基于BP神经网路算法的智能仿真模型，建立燃气轮机智能融合仿真模型。通过计算可知，与传统燃气轮机机理模型相比，本方法更加明显地提升仿真模型的模拟精度，具有良好的推广应用前景。
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