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公开(公告)号:CN118886309A
公开(公告)日:2024-11-01
申请号:CN202410916329.6
申请日:2024-07-09
申请人: 清华大学 , 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院
IPC分类号: G06F30/27 , G06F119/02 , G06F113/04
摘要: 本申请提出基于最优可调负荷模型的用户用能可行域建模方法及系统,所述方法包括:获取工业用户的生产计划数据和生产流程约束数据;构建工业用户的LSTN模型约束,计算所述LSTN模型约束中的各常系数矩阵;构建所述工业用户对应的有界可调负荷模型约束,计算所述有界可调负荷模型约束中的各常系数矩阵;根据各常系数矩阵,并利用鲁棒优化的参数计算方法构造主子问题框架,使用benders算法优化所述有界可调负荷模型,得到最优可调负荷模型。本申请提出的技术方案,能够在不同的生产计划、时间尺度和分时电价下始终保持较高准确度且始终满足用户内在约束,降低了可行域复杂程度,对于工业用户接入负荷侧调控具有积极意义。
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公开(公告)号:CN117540858A
公开(公告)日:2024-02-09
申请号:CN202311519105.3
申请日:2023-11-15
申请人: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 清华大学
IPC分类号: G06Q10/04 , G06Q10/0637 , G06Q50/06 , G06F18/23213
摘要: 本发明公开了一种面向需求响应的高潜力工业用户优选方法,将用户群体日前前一段时间的历史负荷数据作为潜力评估的数据源,所述方法包括:第一步:基于用户用电时的相对稳态情况确定负荷台阶,提取负荷台阶信息矩阵;第二步:在负荷台阶信息矩阵的基础上,通过负荷台阶的工业用户多时间尺度需求响应潜力指标体系,计算初始潜力矩阵,并用指数化熵权法对指标体系配置指标权重,结合逼近理想解排序量化日前轮休潜力、日内移峰潜力和实时削峰潜力的数值;第三步:基于前面获得的三类潜力值,利用k‑均值聚类算法进行群体识别,实现需求响应场景下对不同用户响应能力的排序和划分,实现高潜力用户的优选。
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公开(公告)号:CN118944076A
公开(公告)日:2024-11-12
申请号:CN202411002947.6
申请日:2024-07-25
摘要: 本申请提出空调负荷参与平抑新能源波动的贡献值确定方法及系统,所述方法包括:获取预设时长内各时刻空调实际出力和空调预测出力;利用连续分级概率评分方法确定预设时长内各时刻的空调预测精度评分;获取预设时长内各时刻电厂实际出力和电厂预测出力,并确定预设时长内各时刻电厂实际出力与电厂预测出力的差值,基于各时刻电厂实际出力与电厂预测出力的差值确定预设时长内各时刻的空调边际贡献评分;根据空调预测精度评分和空调边际贡献评分确定所述各时刻空调负荷参与平抑新能源波动的贡献值。本申请提出的技术方案,可以精确的确定空调负荷参与平抑新能源波动的贡献值,进而激励空调负荷进行功率调节,提高电力系统运行的安全性和经济性。
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