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公开(公告)号：CN118153860A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410248424.3
申请日：2024-03-05
Applicant: 国网上海市电力公司 , 国网电力科学研究院武汉能效测评有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06Q10/0631 , H02J3/14 , H02J3/00 , G06Q10/04 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种计及用户舒适度的空调集群需求响应分析系统，包括：计算需求响应度模块，用于计算空调用户集群需求响应度；负荷需求响应模型建立系统，用于根据空调集群需求响应度，构建计及用户响应成本的响应能力与成本匹配关系，建立空调集群负荷需求响应模型；典型场景负荷曲线提取模块，用于提取典型场景负荷曲线，降低空调集群负荷需求响应模型的维度，提高求解效率；需求响应判断模块，基于电力现货市场电价信息和空调集群负荷需求响应模型，生成用户基于响应成本与响应收益分析的需求响应函数，对用户是否参与需求响应做出判断。本发明建立了考虑用户响应成本的空调需求响应模型，准确描述和预测用户的响应行为。
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公开(公告)号：CN119085087A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411378296.0
申请日：2024-09-30
Applicant: 国网电力科学研究院武汉能效测评有限公司 , 国网上海市电力公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: F24F11/64 , F24F11/54 , F24F11/70 , F24F110/10 , F24F140/20
Abstract: 本发明提供空调负荷的分布式调控方法、系统及存储介质，将各空调负荷之间进行双向通信，建立空调负荷调控的控制与通信架构；然后计算空调负荷的负荷调控容量，通过一致性算法计算平均负荷调控容量，获取每个空调负荷关于负荷调控量的加权决策变量，依据加权决策变量以分布式方法求出每个空调负荷各自的负荷调控功率，从而依据负荷调控功率计算空调负荷的实际运行功率，依据空调负荷的实际运行功率对每个空调负荷进行分布式调控。本发明可以根据不同用户设定的温度范围和实际温度确定空调负荷调控任务的分配，提高了用户的舒适度，均匀利用空调负荷调控资源，实现了空调负荷资源的充分高效利用。
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公开(公告)号：CN117968236A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410239967.9
申请日：2024-03-04
Applicant: 国网电力科学研究院武汉能效测评有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国网上海市电力公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明提出了冰蓄冷空调系统的负荷调控方法、系统和介质及电子设备，基于区域电网中冰蓄冷空调系统的负荷结构和运行数据，建立了冰蓄冷空调系统的运行模型；构建了区域电网和冰蓄冷空调系统的双层运行成本模型；最后采用分析目标级联法来解决冰蓄冷空调系统的负荷调控问题，得到负荷调控方案。本发明基于冰蓄冷空调系统的负荷结构和运行数据，对冰蓄冷空调系统各个冷水机组的运行状态和功率、蓄冰槽充冰过程运行功率和蓄冰泵融冰过程运行功率进行调控，提高了冷水机组的运行效率，提供了更高的能源效率，大大提高了冰蓄冷空调系统的运行效率，从而实现区域电网和冰蓄冷空调系统的双方收益最优化。
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公开(公告)号：CN119129838A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411283286.9
申请日：2024-09-13
Applicant: 国网上海市电力公司 , 南京南瑞信息通信科技有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于时序大模型的区域空调负荷预测方法，获取历史空调负荷数据以及与空调负荷相关的关键变量；将空调负荷数据和关键变量通过Prompt技术进行处理，得到处理后的数据序列；构建基于UniTS模型的时序预测大模型；通过处理后的数据序列训练并测试模型，得到训练好的时序预测大模型；通过训练好的时序预测大模型进行区域空调负荷预测。构建基于Prompt+UniTS模型的时序预测大模型，实现对空调负荷数据以及其相关的多种相关数据之间多变量数据序列的高效处理与智能分析，提升了区域空调短期预测的准确性和可靠性，还为综合能源系统的安全、高效运行提供了有力支持。
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公开(公告)号：CN118608187A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410770035.7
申请日：2024-06-14
Applicant: 国网上海市电力公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司
IPC: G06Q30/0201 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06F30/20
Abstract: 一种特大城市新能源汽车能源站优化调控方法及系统，获取新能源汽车从能源站的购能实时价格、能源站向新能源汽车的售能价格最高值和售能价格最低值，建立能源站的售能价格动态模型；获取新能源汽车的调控实时量、调控实时量最低值和调控实时量最高值，建立新能源汽车的调控动态模型；基于能源站的售能价格动态模型和新能源汽车的调控动态模型，以能源站运营收益最大化为目标函数，迭代求解得到能源站的售能动态价格；基于迭代求解得到的能源站的售能动态价格和新能源汽车的调控动态模型，以能源站的能源供需平衡为约束条件，迭代求解得到新能源汽车响应的调控实时量。本发明提高新能源汽车能源站的运营收益和需求侧资源的利用率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117933601A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202311730149.0
申请日：2023-12-15
Applicant: 南京工业大学 , 国网上海市电力公司 , 国网上海能源互联网研究院有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种考虑需求侧资源韧性调节过程的控制方法，包括：获取容量数据，建立需求侧资源调节容量与申报容量的传递函数，基于模糊控制模型，生成需求侧资源韧性调节过程曲线；根据所述需求侧资源韧性调节过程曲线，建立需求侧资源申报的调节性能模型，所述调节性能模型包括，响应时间和调节成本；依据需求侧资源的调节性能模型，建立负荷聚合商组合模型，通过对不同性能组合的需求侧资源的调节过程曲线进行优化，得到调节性能评价指标，有助于优化能源利用，提高能源系统的效率和可靠性，同时推动可持续能源发展和环境保护。
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公开(公告)号：CN118627820A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410770036.1
申请日：2024-06-14
Applicant: 国网上海市电力公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06F30/27 , G06N7/01 , G06F111/04 , G06F119/08
Abstract: 基于自适应学习率衰减的需求侧资源调控方法及系统，获取电力和热力的实时需求、各能源设备的运行状态、实时电价以及各能源设备的调控指令；利用所获取的数据，基于统计学模型，建立需求侧资源调控模型，需求侧资源调控模型包括需求侧资源调控环境、状态空间、动作空间以及奖励函数；利用奖励函数建立学习率衰减触发模型和学习率衰减模型；需求侧资源调控模型进行训练过程中，基于学习率衰减触发模型和学习率衰减模型对需求侧资源调控模型的学习率进行调整；使用训练好的需求侧资源调控模型获得需求侧资源调控指令。实现根据需求侧资源的特性动态调整自适应学习率，提高需求侧资源优化调控效率和可靠性。
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公开(公告)号：CN117154744A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202310954837.9
申请日：2023-07-31
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国网上海市电力公司
Inventor： 王俊 , 王馨 , 刘子腾 , 赵建立 , 郑庆荣 , 窦真兰 , 王丙文 , 陈永华 , 杜炜 , 李渊 , 陈卉 , 郑梦阳 , 王子辉 , 刘琼 , 刘俊 , 李怀良 , 姜晓慧
Abstract: 本发明公开了一种考虑需求侧资源聚合交易的特大城市电网调控方法及装置，方法包括：构建需求侧资源分区聚合‑电网整体调控的特大城市电网调控架构；构建特大城市电网多类型需求侧资源的聚合交易与调控组织方法，构建考虑多类型需求侧资源聚合交易的特大城市电网两阶段优化调控模型；求解调控模型得到特大城市电网各分区内多类型需求侧资源的功率分配方案，以及整个特大城市电网的调控方案，并分析特大城市电网的运行成本；本发明实现了对多类型需求侧资源的分区聚合交易与有效调控，提高了需求侧资源的利用率，提升了电网的运行效率和稳定性。
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公开(公告)号：CN119379476A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411282640.6
申请日：2024-09-13
Applicant: 国网上海市电力公司 , 南京工业大学 , 国网上海能源互联网研究院有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司
IPC: G06Q50/06 , G06Q10/0631 , G06Q10/04 , G06N3/0499 , G06F18/213 , G06F18/24
Abstract: 本发明公开了一种基于LassoNet与S‑MLP的需求侧资源需求响应交易规模测算方法，涉及需求响应领域，包括对需求侧资源按照用电类型进行分类；将气象因素和分类后的需求侧资源输入至LassoNet网络模型，并通过正则化筛选特征变量；将分类后的需求侧资源和特征变量进行拼接，并采用位置嵌入方法进行位置编码，形成输入数据input1、input2和input3，输入至多层感知器模型MLP，捕捉非线性关系，完成对需求侧资源需求响应交易规模的预测。本发明通过LassoNet模型的特征选择能力，优化模型计算资源和提高预测精度；位置嵌入方法则确保了数据的结构化处理，增强模型对复杂关系的理解。最终，通过MLP模型的非线性特征提取，实现需求侧资源响应交易规模的高精度预测，提升系统的稳定性。
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公开(公告)号：CN119204538A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411279768.7
申请日：2024-09-12
Applicant: 国网上海市电力公司 , 南京工业大学 , 国网上海能源互联网研究院有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06F18/241 , G06F18/23
Abstract: 本发明涉及电力调度技术领域，公开了一种基于电网不同场景调节的需求侧资源调度方法及系统，方法包括：获取负荷异常量和异常变化持续时间指标的历史数据；依据获取的历史数据对电网场景进行分类，得到不同电网场景；依据不同电网场景下的负荷曲线特性进行分析，获取电网不同场景的调节需求，并建立电网不同场景下与之匹配的可调用的资源库；通过MLP模型对场景进行训练学习，结合相应的评价指标对不同场景进行辨识，以验证场景辨识的有效性；通过搭建电网不同场景的调度模型以及约束模型实现场景调节。本发明实现了对电网场景有效分类，明确资源库内需求侧资源的种类、可响应时间段、响应速度和响应成本信息，实现电网的快速调节和精准调度。
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