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公开(公告)号：CN117436714B
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202310981136.4
申请日：2023-08-04
申请人： 国网北京市电力公司 , 华北电力大学(保定) , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06Q10/0637 , H02J3/00 , H02J3/14 , G06Q50/06
摘要： 本发明属于用电预测技术领域，具体涉及一种描述回弹效应的评估方法、系统、设备及介质，包括：获取用户历史负荷数据，计算回弹时间特性数据、回弹能量特性数据和回弹形状特性数据；根据回弹时间特性数据、回弹能量特性数据和回弹形状特性数据，使用孤立森林算法，计算滑动时间窗内各时段回弹概率；将回弹概率与所设阈值对比，若回弹概率大于所设阈值，输出回弹时间特性数据、回弹能量特性数据和回弹形状特性数据。通过建立评估模型，计算回弹概率，可以保证用户用电发生回弹效应的准确性。
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公开(公告)号：CN116885704B
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202310836306.X
申请日：2023-07-07
申请人： 国网北京市电力公司 , 华北电力大学(保定) , 国家电网有限公司
IPC分类号： H02J3/00 , G06Q30/0283 , G06Q50/06 , G06F18/23213
摘要： 本发明提出了多重复合交互需求响应的用户基线负荷估计方法及系统，将价格需求响应信息对负荷的影响解耦开，从而消除价格型需求响应信息对负荷的干扰，还原构造出用户如果不参与价格型需求响应时的负荷，即第一历史用户负荷，再对第一历史用户负荷进行初步计算，得到基线负荷的估计值，根据电价需求响应模型计算出电价造成的用户的基线负荷改变量，最终对基线负荷的估计值进行修正，通过基线负荷改变量修正基线负荷的估计值，提高对最终用户基线负荷估计结果的准确性，能够适应市场，使得最终产生的估计结果完整可靠，在实际操作过程中更为符合现实的需求，有益于推广使用。
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公开(公告)号：CN116663926A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310639635.5
申请日：2023-05-31
申请人： 国网北京市电力公司 , 国家电网有限公司 , 华北电力大学(保定)
IPC分类号： G06Q10/0637 , G06Q10/0631 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , H02J3/00
摘要： 本发明属于电力负荷预测技术领域，具体公开了一种基线负荷估计结果修正方法、系统、设备及介质，本发明通过对回弹效应导致的负荷变化量和基线负荷估计结果偏差量进行计算，使用计算获得的结果进行神经网络训练，获得训练后的神经网络ANN架构，通过训练后的神经网络ANN架构对基线负荷估计结果进行修正，基于神经网络的需求响应基线负荷估计结果修正方法具有很强的适用性，适用于回弹效应对各类基线负荷估计方法影响偏差的修正。通过神经网络学习回弹效应对基线负荷估计影响的偏差，并使用获得的修正量修正基线负荷估计结果，有效的提升了基线负荷估计方法对应的精度，解决基线负荷估计结果出现偏差的问题。
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公开(公告)号：CN116885704A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310836306.X
申请日：2023-07-07
申请人： 国网北京市电力公司 , 华北电力大学(保定) , 国家电网有限公司
IPC分类号： H02J3/00 , G06Q30/0283 , G06Q50/06 , G06F18/23213
摘要： 本发明提出了多重复合交互需求响应的用户基线负荷估计方法及系统，将价格需求响应信息对负荷的影响解耦开，从而消除价格型需求响应信息对负荷的干扰，还原构造出用户如果不参与价格型需求响应时的负荷，即第一历史用户负荷，再对第一历史用户负荷进行初步计算，得到基线负荷的估计值，根据电价需求响应模型计算出电价造成的用户的基线负荷改变量，最终对基线负荷的估计值进行修正，通过基线负荷改变量修正基线负荷的估计值，提高对最终用户基线负荷估计结果的准确性，能够适应市场，使得最终产生的估计结果完整可靠，在实际操作过程中更为符合现实的需求，有益于推广使用。
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公开(公告)号：CN116722557A
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202310628322.X
申请日：2023-05-30
申请人： 国网北京市电力公司 , 华北电力大学(保定) , 国家电网有限公司
IPC分类号： H02J3/14 , G06Q10/0631 , G06Q10/0639 , G06Q50/06 , G06F17/14
摘要： 本发明提出了一种基于小波分解的需求响应回弹时长分析方法及系统，针对一类灵活性负荷，进行小波分解、小波处理和小波重构的操作得到回弹效应辨识时长指标；通过预设的辨识检验模型得到最优的回弹效应辨识时长指标对应的小波基和阈值，以小波基和阈值作为对基于小波分解的需求响应回弹时长分析的最优结果。根据小波基和阈值指导实际应用中对回弹效应的时长进行正确的估计，得到准确度高的回弹效应时长，进而提升各类基线负荷估计方法的估计精度，避免最终的基线负荷估计结果出现过大偏差，使得电网在需求响应期间能够对用户进行合理的经济补偿。
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公开(公告)号：CN116663926B
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202310639635.5
申请日：2023-05-31
申请人： 国网北京市电力公司 , 国家电网有限公司 , 华北电力大学(保定)
IPC分类号： G06Q10/0637 , G06Q10/0631 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , H02J3/00
摘要： 本发明属于电力负荷预测技术领域，具体公开了一种基线负荷估计结果修正方法、系统、设备及介质，本发明通过对回弹效应导致的负荷变化量和基线负荷估计结果偏差量进行计算，使用计算获得的结果进行神经网络训练，获得训练后的神经网络ANN架构，通过训练后的神经网络ANN架构对基线负荷估计结果进行修正，基于神经网络的需求响应基线负荷估计结果修正方法具有很强的适用性，适用于回弹效应对各类基线负荷估计方法影响偏差的修正。通过神经网络学习回弹效应对基线负荷估计影响的偏差，并使用获得的修正量修正基线负荷估计结果，有效的提升了基线负荷估计方法对应的精度，解决基线负荷估计结果出现偏差的问题。
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公开(公告)号：CN116722557B
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202310628322.X
申请日：2023-05-30
申请人： 国网北京市电力公司 , 华北电力大学(保定) , 国家电网有限公司
IPC分类号： H02J3/14 , G06Q10/0631 , G06Q10/0639 , G06Q50/06 , G06F17/14
摘要： 本发明提出了一种基于小波分解的需求响应回弹时长分析方法及系统，针对一类灵活性负荷，进行小波分解、小波处理和小波重构的操作得到回弹效应辨识时长指标；通过预设的辨识检验模型得到最优的回弹效应辨识时长指标对应的小波基和阈值，以小波基和阈值作为对基于小波分解的需求响应回弹时长分析的最优结果。根据小波基和阈值指导实际应用中对回弹效应的时长进行正确的估计，得到准确度高的回弹效应时长，进而提升各类基线负荷估计方法的估计精度，避免最终的基线负荷估计结果出现过大偏差，使得电网在需求响应期间能够对用户进行合理的经济补偿。
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公开(公告)号：CN117436714A
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202310981136.4
申请日：2023-08-04
申请人： 国网北京市电力公司 , 华北电力大学(保定) , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06Q10/0637 , H02J3/00 , H02J3/14 , G06Q50/06
摘要： 本发明属于用电预测技术领域，具体涉及一种描述回弹效应的评估方法、系统、设备及介质，包括：获取用户历史负荷数据，计算回弹时间特性数据、回弹能量特性数据和回弹形状特性数据；根据回弹时间特性数据、回弹能量特性数据和回弹形状特性数据，使用孤立森林算法，计算滑动时间窗内各时段回弹概率；将回弹概率与所设阈值对比，若回弹概率大于所设阈值，输出回弹时间特性数据、回弹能量特性数据和回弹形状特性数据。通过建立评估模型，计算回弹概率，可以保证用户用电发生回弹效应的准确性。
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公开(公告)号：CN116720066A
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202310627758.7
申请日：2023-05-30
IPC分类号： G06F18/213 , H02J3/00 , H02J3/14 , G06F18/23213 , G06Q50/06
摘要： 本发明属于分时电价领域，具体涉及一种负荷模式变化特征提取方法、系统、设备和介质。首先计算用户典型日负荷曲线，通过比较分时电价执行前后用户总用电量差异，拟合价格弹性矩阵，还原出用户如果不参与价格型需求响应时的负荷，从而计算出分时电价下用户负荷变化量，实现分时电价作用下的负荷模式变化特征准确提取，在电力系统领域的应用较为新颖，具有良好的应用效果。本发明采用的用户负荷数据及对应分时电价信息相对容易获取，因而分时电价作用下的负荷模式变化特征提取具有成本低、原理简单、性能好、使用方便等优点。
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公开(公告)号：CN117743912A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311620429.6
申请日：2023-11-29
申请人： 国网重庆市电力公司市南供电分公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06F18/241 , G06F18/213 , G06Q50/06 , G06N3/096 , G06F123/02
摘要： 本发明提供一种基于迁移学习的基线负荷估计方法、装置及电子设备，其中方法包括：获取目标区域的目标时段和相邻时段内的基线负荷估计影响特征；将基线负荷估计影响特征输入第一基线负荷估计模型和第二基线负荷估计模型，得到目标时段内的第一基线负荷估计数据和第二基线负荷估计数据；基于第一基线负荷估计模型的第一权重、第二基线负荷估计模型的第二权重、第一基线负荷估计数据和第二基线负荷估计数据确定目标时段内的基线负荷数据。本发明将基于源区域的模型迁移至目标区域，将基于源区域的模型的负荷估计结果和基于目标区域的模型的负荷估计结果进行加权，考虑了不同区域之间的差异性，从而提高了对目标区域的基线负荷估计的准确性。
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