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公开(公告)号：CN114997477A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210553726.2
申请日：2022-05-20
申请人： 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司
摘要： 本发明涉及一种低压居民台区负荷预测方法和系统。低压居民台区负荷预测方法包括以下步骤：步骤1：获取多个低压居民台区的用电原始数据；步骤2：将低压居民台区划分为多种类型，将各低压居民台区划分至相应类型；步骤3：针对各类型的低压居民台区建立对应的BP神经网络初始模型；步骤4：利用各类型的低压居民台区的用电历史数据训练对应的BP神经网络初始模型；步骤5：利用待预测的低压居民台区所属类型对应的训练好的BP神经网络模型和待预测的低压居民台区的用电数据，对待预测的低压居民台区进行用电负荷预测。低压居民台区负荷预测系统包括数据获取单元和数据处理单元。本发明能够实现台区用能原始数据的精确拟合与短期负荷的精准预测。
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公开(公告)号：CN110782094B
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN201911031216.3
申请日：2019-10-28
申请人： 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司 , 东南大学
摘要： 一种居民用户细粒度用电行为的分项负荷预测方法，获取小区居民用户分项用电的历史样本数据；构建预测模型的训练样本集和预测样本集；将训练样本中各分项电量对应的日期，是否为节假日工作日，各温度，峰谷以及对应的各分项电量作为AdaBoost迭代算法的输入，训练模型；将预测样本中各分项电量对应的日期，节假日工作日，温度，峰谷作为AdaBoost迭代算法的输入，得到相应的输出结果；对输出结果进行影响因素加入处理，得到居民用户未来某一天的各分项负荷数据。本发明能够科学预测城市居民的细粒度分项负荷数据，解决了现由于居民小区分项电力负荷数据小、影响因素的复杂性和多变性，很难建立精准的模型对其进行预测等技术问题。
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公开(公告)号：CN115034921A
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202210553730.9
申请日：2022-05-20
申请人： 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司
摘要： 本发明涉及一种主动采集定位识别装置和方法。主动采集定位识别装置包括电信号传感器，用于检测电参数数据；温度传感器，用于检测温度数据；定位模块，用于检测位置数据；电力载波模块，用于基于OFDM技术发射和接收电力载波信号；数据处理模块，用于利用电参数数据进行负荷预测、基于温度数据进行温度感知、基于位置数据进行位置记录、基于电力载波信号计算和预测载波信道输入阻抗以判断是否发生电源切换。主动采集定位识别方法包括负荷预测方法、温度感知方法、位置记录方法和电源切换判断方法。本发明融合能量信息流而实现负荷预测、温度感知、位置记录和电源切换判断等多种功能，能够更好地服务于用能客户，减工作人员的工作量。
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公开(公告)号：CN114966275A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210563299.6
申请日：2022-05-20
申请人： 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司
摘要： 本发明涉及一种非侵入式居民负荷监测方法和装置。非侵入式居民负荷监测方法为：在电表处测量同一类别的各个居民负荷的载波输入阻抗（频谱），将各个居民负荷的载波输入阻抗（频谱）作为辨识特征量而实现对同一类别的各个居民负荷的辨识。非侵入式居民负荷监测装置包括载波信号收发单元、变压器、测量电阻、电容、电压电流测量模块和信号处理模块；载波信号收发单元、测量电阻与变压器的原边串联构成第一回路，电容、变压器的副边与待检测的居民负荷串联构成第二回路，电压电流测量模块与第二回路相连接，信号处理模块与电压电流测量模块相连接。本发明能够实现同类型居民负荷的有效辨识，解决了现有非侵入式负荷监测方案无法解决的难题。
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公开(公告)号：CN110535130B
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN201910850866.4
申请日：2019-09-10
申请人： 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司 , 东南大学
IPC分类号： H02J3/00
摘要： 本发明提供一种基于细粒度用户数据的需求侧响应方法，首先通过细粒度的用户分项数据获取调控潜力、拟合用户电量响应曲线；然后以激励补偿成本最小为目标，满足用户调控潜力、用户电量响应曲线和电压的约束，基于粒子群优化算法计算配电线路各节点的最优需求侧响应激励定价序列，实现最经济的需求侧响应调控；最后根据调控后获取的最新“激励定价和负荷转移率”样本更新用户电量响应曲线参数。该方法能够利用细粒度用户数据评价确定对象响应程度的能力，通过优化算法实现调控的经济最优，且用户电量响应曲线参数的优化机制具备自学习能力，能够不断地提高需求侧响应方法的性能。
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公开(公告)号：CN111461761A
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN202010131723.0
申请日：2020-02-29
申请人： 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司 , 东南大学
摘要： 本发明公开了一种基于多维细粒度行为数据的居民用户画像方法，该方法包含4个部分：1、多维细粒度行为数据采集，包括基于非入户终端采集的细粒度用电行为量测数据，基于营销系统采集用户电费数据，基于网上营业厅和95598获取用户网络行为统计数据；2、特征标签模型构建，从用户行为、用电特性、消费习惯三大维度建立用户多源特征标签体系，并给出各个特征的计算方法或估计方法；3、分季节分时段，计算各类特性指标综合指标，提出改进k均值聚类算法，利用改进k均值聚类算法将不同电力客户划分成不同属性的簇；4、用户画像结果可视化呈现，作为调控目标用户精准定位的依据。
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公开(公告)号：CN111028098A
公开(公告)日：2020-04-17
申请号：CN201911070224.9
申请日：2019-11-05
申请人： 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司 , 东南大学
IPC分类号： G06Q50/06
摘要： 本发明公开了一种基于细粒度用电行为的用户可调潜力确定方法，属于电力管理技术领域。该方法基于非入户量测终端的细粒度用电行为辨识数据进行构建，共包含5个步骤：1、细粒度用电行为数据获取，应用非侵入负荷辨识技术获取用户总体负荷及分项可调负荷空调类、电热类的负荷数据；2、以细粒度用户数据为基础，构建用户可调潜力分析模型；3、根据峰谷电价调节时刻前后1h内用电行为数据分析用户峰谷价格敏感性；4、根据阶梯电价跳转时刻前后多日的相似日的用电行为数据分析用户阶梯价格敏感性；5、通过峰谷价格敏感性和阶梯价格敏感性，构建用户价格敏感性计算模型；6、结合电网调控需求，综合获取用户调控潜力。
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公开(公告)号：CN114865641A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210554493.8
申请日：2022-05-20
申请人： 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司
摘要： 本发明涉及一种居民负荷定位方法，该方法为：针对居民负荷网络定义M×N的用户侧负荷网络矩阵，M为配电箱中的空气开关的数量，N为空气开关后挂接的用电设备的最大数量，用户侧负荷网络矩阵中的元素为各个用电设备的载波输入阻抗或工作状态，用户侧负荷网络矩阵中的元素的位置取决于对应用电设备距离居民负荷网络中的电表的相对位置；在电表处测量各个用电设备的载波输入阻抗，利用XGBoost算法拟合得到M、N的值，再利用XGBoost算法迭代而将各个用电设备的载波输入阻抗或工作状态填充至用户侧负荷网络矩阵中，从而基于填充后的用户侧负荷网络矩阵确定各个用电设备的相对位置。本发明能够对居民负荷网络中的各个用电设备进行定位，提高居民负荷辨识水平。
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公开(公告)号：CN110782094A
公开(公告)日：2020-02-11
申请号：CN201911031216.3
申请日：2019-10-28
申请人： 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司 , 东南大学
摘要： 一种居民用户细粒度用电行为的分项负荷预测方法，获取小区居民用户分项用电的历史样本数据；构建预测模型的训练样本集和预测样本集；将训练样本中各分项电量对应的日期，是否为节假日工作日，各温度，峰谷以及对应的各分项电量作为AdaBoost迭代算法的输入，训练模型；将预测样本中各分项电量对应的日期，节假日工作日，温度，峰谷作为AdaBoost迭代算法的输入，得到相应的输出结果；对输出结果进行影响因素加入处理，得到居民用户未来某一天的各分项负荷数据。本发明能够科学预测城市居民的细粒度分项负荷数据，解决了现由于居民小区分项电力负荷数据小、影响因素的复杂性和多变性，很难建立精准的模型对其进行预测等技术问题。
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公开(公告)号：CN117613999A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311503783.0
申请日：2023-11-13
申请人： 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司
摘要： 本发明涉及新能源光伏并网技术领域，具体涉及基于复合控制的光伏并网微型逆变器并网电流控制方法。本发明首先通过采集模块实现高速率高精度采样光伏输出电压和电网电压；其后通过电压外环控制器获取并网电流的基准值；然后控制系统通过电流内环控制器得到并网电流的实际控制量；最后控制系统将并网电流的实际控制量与载波比较生成控制信号并发送至并网微型逆变器，进而实现并网电流控制。本发明通过高速率高精度采集光伏输出电压和电网电压、并网电流信号，后控制系统对其处理得到并网电流的实际控制量，最后输出控制信号，进一步提高了并网电流的动态响应速度和稳态性能。
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