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公开(公告)号：CN116937568A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202310921713.0
申请日：2023-07-25
申请人： 国网江苏省电力有限公司 , 国网江苏省电力有限公司营销服务中心 , 北京清软创新科技股份有限公司
IPC分类号： H02J3/00 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F18/214 , G06F18/25 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/047 , G06N3/084 , G06F123/02
摘要： 本发明提供一种基于LSTM‑RBM融合的电力负荷预测方法。该方法包括获取预训练的LSTM‑RBM融合模型，其中，LSTM‑RBM融合模型包括RBM网络、LSTM网络；获取用户的用电负荷时序数据；基于用电负荷时序数据，通过LSTM‑RBM融合模型，获得符合用电态势的用电负荷时序预测数据，其中，用电态势通过RBM网络基于用电负荷时序数据得到，用电负荷时序预测数据通过LSTM网络基于用电负荷时序数据得到。本发明能够通过RBM和LSTM的结合，充分考虑到时间序列数据之间的相关性，提升了电力负荷预测结果的准确性。
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公开(公告)号：CN116960962A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310918445.7
申请日：2023-07-25
申请人： 国网江苏省电力有限公司 , 国网江苏省电力有限公司营销服务中心 , 北京清软创新科技股份有限公司
IPC分类号： H02J3/00 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F18/25 , G06F18/214 , G06N3/0499 , G06N3/084
摘要： 本发明涉及电力系统负荷预测技术领域，具体涉及一种跨区域数据融合的中长期区域负荷预测方法，包括：确定若干待预测的用电区域，聚合区域电力负荷数据集，构建全局数据集；基于前馈神经网络的电力负荷预测模型，输入全局数据集进行模型训练，得到全局预测模型；并行输入各区域负荷数据集进行精调训练，得到各区域个性化负荷预测模型；将预测模型输入各区域装置，进行月度电力负荷预测，并计算表征负荷预测精度的指标，评价中长期负荷预测效果；本发明融合多区域数据的中长期负荷预测方法，利用区域用电数据，构建高性能中长期负荷预测模型，灵活形成个性化预测模型至各个区域，提高中长期负荷预测精度，从而为电力系统中长期规划提供基础。
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公开(公告)号：CN118710148A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410859913.2
申请日：2024-06-28
申请人： 国网江苏省电力有限公司营销服务中心 , 国网江苏省电力有限公司
IPC分类号： G06Q10/067 , G06Q10/0637 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N5/04 , G06F18/23213
摘要： 本发明公开了一种虚拟电厂参与需求响应的决策方法及系统，方法包括：基于主从博弈理论建立多主体需求响应优化架构；根据电力现货市场的日前动态电价及日前动态碳排因子，建立计及峰谷时段特性的电碳耦合模型；基于所述电碳耦合模型，构建以所述虚拟电厂运营商经济收益最大化为目标的上层主模型，以及以所述各用户购能成本最小化为目标的下层从模型，得到虚拟电厂参与需求响应的主从博弈模型；结合设定的约束条件对所述主从博弈模型进行求解，得到所述虚拟电厂参与需求响应的优化策略。本发明能够将虚拟电厂范围内的碳排放奖惩机制有效地传递给各个用户主体以激励其减碳行为，提高新能源的消纳水平，促进了能源低碳转型。
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公开(公告)号：CN116558038A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310501076.1
申请日：2023-04-28
申请人： 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 , 国网江苏省电力有限公司 , 国网江苏省电力有限公司营销服务中心 , 国家电网有限公司
IPC分类号： F24F11/30 , G06F18/23213 , G06F18/214 , G06F18/2411 , G05B19/418 , F24F11/46 , F24F11/64 , F24F11/65
摘要： 本发明涉及一种空调系统碳效/能效管理方法与系统、存储介质，所述方法采用模式运行分析算法，碳排放系数学习算法、模式识别算法、运行优化算法联用，基于系统历史运行数据训练算法，提高算法精确度；基于系统实时运行数据确定系统运行模式，计算系统碳排放的动态评估参数，增加了系统碳排放效率评价的直观性，通过应用数据驱动，使算法具备运行积累持续优化的能力。
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公开(公告)号：CN115202870A
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202210745955.4
申请日：2022-06-29
申请人： 国电南瑞科技股份有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国网江苏省电力有限公司营销服务中心
摘要： 本发明公开了一种面向调控权限交易的边缘交互控制与边缘节点优化方法，获取待优化区域的每个需求响应资源供给方与每个需求方的交互业务；建立关于需求响应资源供给方和需求方经济效益的边缘交互模型；以边缘交互模型最大值为目标进行求解，确定待优化区域的所有需求响应资源供给方与所有需求方的交互量；根据预先设定的边缘节点边缘交互业务分配原则将待优化区域的所有需求响应资源供给方与所有需求方的交互量分配给边缘节点。优点：建立边缘交互模型，对边缘交互模型进行求解，从数据驱动视角得到最优边缘交互行为，规避了模型驱动所需完备参数集合的不足；实现边缘节点边缘交互业务管控优化，优化业务计算速度和设备能耗。
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公开(公告)号：CN113378481A
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202110763763.1
申请日：2021-07-06
申请人： 国网江苏省电力有限公司营销服务中心 , 国网江苏省电力有限公司 , 东南大学 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06F30/27 , G06Q10/04 , G06Q10/06 , G06Q50/06 , G06N3/12 , G06F111/04 , G06F111/06
摘要： 基于多目标进化算法的互联网数据中心需求响应优化方法，包括以下步骤：采集各数据中心服务器台数最大值和最大工作负载容量，采集前后端门户网站的总工作负荷；以数据中心利润最大化和客户服务品质最优为目标，建立互联网数据中心需求响应模型，并提出一种决策变量约简方法；提出一种基于种群的方法来寻找有限解集，即帕累托最优解。在迭代过程中，以帕累托最优来提高解的质量。该算法通过变异、交叉、混合交叉、选择、存档更新等操作来保证算法的收敛性和解的多样性。本发明一种基于多目标进化算法的互联网数据中心需求响应优化方法，多目标进化算法有效地解决了物理约束的可行性和决策变量数量的可扩展性，互联网数据中心需求响应优化方法实现了数据中心利润和客户服务品质之间良好的平衡。
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公开(公告)号：CN112528214A
公开(公告)日：2021-03-19
申请号：CN202011390145.9
申请日：2020-12-01
申请人： 国网江苏省电力有限公司营销服务中心 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网有限公司
摘要： 基于客户侧用能控制系统的多能互补协调优化方法，以多能协调运行最优费用最小为优化目标构建客户侧用能控制系统的多能互补协调优化模型，并在该模型中分别考虑经济性和清洁性，建立两种不同优化目标下的目标函数和约束条件，迭代求取最优解以获取负荷的协调优化配置。实现基于客户侧用能控制系统与多种储能设备的协调优化，充分发挥基于客户侧用能控制系统的供能潜力和储能调节潜力，提高用能控制系统的优化运行能力，促进以节能减排、移峰填谷、减少传输过程中能量损失为优势的客户侧用能控制系统快速发展，为区域性多能源协调运行发展提供技术支撑。
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公开(公告)号：CN112528214B
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202011390145.9
申请日：2020-12-01
申请人： 国网江苏省电力有限公司营销服务中心 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06Q10/0631 , G06Q30/0283 , G06Q50/06 , G06F17/11 , H02J3/00 , H02J3/28
摘要： 基于客户侧用能控制系统的多能互补协调优化方法，以多能协调运行最优费用最小为优化目标构建客户侧用能控制系统的多能互补协调优化模型，并在该模型中分别考虑经济性和清洁性，建立两种不同优化目标下的目标函数和约束条件，迭代求取最优解以获取负荷的协调优化配置。实现基于客户侧用能控制系统与多种储能设备的协调优化，充分发挥基于客户侧用能控制系统的供能潜力和储能调节潜力，提高用能控制系统的优化运行能力，促进以节能减排、移峰填谷、减少传输过程中能量损失为优势的客户侧用能控制系统快速发展，为区域性多能源协调运行发展提供技术支撑。
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公开(公告)号：CN113378481B
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202110763763.1
申请日：2021-07-06
申请人： 国网江苏省电力有限公司营销服务中心 , 国网江苏省电力有限公司 , 东南大学 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06F30/27 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06N3/126 , G06F111/04 , G06F111/06
摘要： 基于多目标进化算法的互联网数据中心需求响应优化方法，包括以下步骤：采集各数据中心服务器台数最大值和最大工作负载容量，采集前后端门户网站的总工作负荷；以数据中心利润最大化和客户服务品质最优为目标，建立互联网数据中心需求响应模型，并提出一种决策变量约简方法；提出一种基于种群的方法来寻找有限解集，即帕累托最优解。在迭代过程中，以帕累托最优来提高解的质量。该算法通过变异、交叉、混合交叉、选择、存档更新等操作来保证算法的收敛性和解的多样性。本发明一种基于多目标进化算法的互联网数据中心需求响应优化方法，多目标进化算法有效地解决了物理约束的可行性和决策变量数量的可扩展性，互联网数据中心需求响(56)对比文件US 2020108276 A1,2020.04.09US 2005187846 A1,2005.08.25US 2005278690 A1,2005.12.15
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公开(公告)号：CN115081533A
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202210778301.1
申请日：2022-06-30
申请人： 国网江苏省电力有限公司营销服务中心 , 国网江苏省电力有限公司
摘要： 一种基于两级聚类和MGRU‑AT的客户侧负荷预测方法，包括如下步骤：采集客户侧负荷瞬时有功功率的历史数据并进行预处理，得到可调节负荷功率序列；计算可调节负荷功率序列的样本间的DTW距离和欧氏距离，进而得到距离值；进而确定历史客户侧负荷功率序列的聚类中心样本集和簇群个数；根据历史客户侧负荷功率序列的聚类中心样本集，利用K‑Medoids算法，得到不同客户侧负荷的聚类结果；根据不同客户侧负荷的聚类结果，利用多通道循环神经网络模型，得到最终的MGRU‑AT预测模型。本发明利用基于改进Canopy和K‑Medoids两级聚类算法可以有效聚合客户侧负荷，防止因聚类簇过多或过少而导致的对原始数据的过划分和欠划分，且消除聚类中心点偏移的现象，提升聚类数据的合理性和相似性。
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