基于集成学习的累积负荷基线预测方法

    公开(公告)号:CN115759393A

    公开(公告)日:2023-03-07

    申请号:CN202211426225.4

    申请日:2022-11-14

    摘要: 本发明提供一种基于集成学习的累积负荷基线预测方法,包含步骤:S1、基于聚类算法,为M个电力用户生成N种不同的划分方式,共得到多个集群;S2、将集群在一天中的累积负荷、累积负荷基线作为集群在该天的输入特征、标签;基于各集群在不同日期的输入特征,分别建立训练集、验证集、测试集;S3、通过训练集训练网络模型,网络模型根据单天所述多个集群的输入特征,在多个分位点预测各种划分方式下,M个电力用户的累积负荷基线;S4、将验证集中的样本输入训练好的网络模型,基于损失函数,在各分位点,为网络模型预测的N种划分方式下的累积负荷基线分别设置权重系数;S5、基于训练好的网络模型和设置的权重系数,通过测试集检验预测方法的准确性。

    一种基于深度强化学习的智慧园区优化策略

    公开(公告)号:CN113469839A

    公开(公告)日:2021-10-01

    申请号:CN202110748404.9

    申请日:2021-06-30

    摘要: 本发明公开了一种基于深度强化学习的智慧园区优化策略,涉及智慧园区优化领域,包括以下步骤:构建智慧园区的模型,所述智慧园区包括园区决策中心、微型燃气轮机、PV发电系统、储能系统及园区负荷,所述园区负荷包括刚性负荷和柔性负荷;采用深度强化学习方法,针对日前时间尺度和日内时间尺度,实现所述智慧园区的优化决策。本发明采用两个时间尺度相结合的方式,针对日前时间尺度,采用基于深度Q网络算法的深度强化学习方法,实现离散动作空间的优化过程;针对日内时间尺度,采用基于优势动作评论算法的深度强化学习方法,实现连续动作空间的优化决策;日内优化将考虑日前优化的决策行为,从而加速算法收敛,提升训练的效率。

    一种参与需求响应用户的用电模型构建方法

    公开(公告)号:CN115907421A

    公开(公告)日:2023-04-04

    申请号:CN202211658742.4

    申请日:2022-12-22

    摘要: 本发明公开一种参与需求响应用户的用电模型构建方法,包括:选取若干个参与需求响应的用户;根据每一用户的历史用电数据并利用聚类算法将所有用户分为若干组;根据每一组内用户的历史用电数据并利用马尔可夫链构建对应组的概率转移矩阵;根据每一组的概率转移矩阵计算对应组的熵;根据每一组的熵和对应组内用户的历史用电数据构建用户的用电模型。其中根据每一组的熵计算对应组内用户对自身消费模式改变的态度参数,根据用户的历史用电数据和用户对自身消费模式改变的态度参数构建所述用户的用电模型。本发明能够对用户改变用电行为的难易程度进行定量描述,从而使得构建的用户的用电模型更加精确,能够对用户行为进行准确刻画。