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公开(公告)号：CN119168317A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411321950.4
申请日：2024-09-23
Applicant: 国网江苏省电力有限公司镇江供电分公司 , 国网江苏省电力有限公司
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06N3/0442
Abstract: 本发明公开了一种基于时序匹配策略的空调负荷需求响应潜力评估方法，包括如下步骤：(1)基于经典GRU循环神经网络架构构建空调负荷预测模型，以捕捉空调负荷时间序列中的时间动态特征，并基于用户历史负荷数据对模型参数进行初始化；(2)考虑时间序列分布漂移现象，引入时序分布相似性量化以及时序分布匹配算法模块，并基于此构建自适应RNN空调负荷预测模型；(3)结合自适应RNN负荷预测模型和基于家庭能源管理系统的用户需求响应最优决策仿真模型，评估空调用户参与需求响应前后的负荷差值，即需求响应潜力；本发明构建的自适应RNN模型提高了空调负荷预测与需求响应潜力评估的准确性，可为需求响应调度中心提供有效参考。
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公开(公告)号：CN118964912A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411008189.9
申请日：2024-07-26
Applicant: 国网江苏省电力有限公司镇江供电分公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明一种基于SHAP值的神经网络负荷预测结果的评估方法和装置。该方法包括：提取融合注意力机制的神经网络负荷预测模型输出的各时刻负荷预测数据；所提取的预测数据经负荷影响特征贡献度的计算模块，得到负荷影响特征贡献度；将负荷影响特征贡献度输入评估模块进行评估并得到评估结果；该评估模块包括全局评估模块和局部评估模块，该全局评估模块用于评估各特征对负荷影响的大小，给出影响因素重要性排序；该局部评估模块用于动态评估各时刻输入特征贡献度和时序特征贡献度，进而评估预测结果产生的原因。本发明能够对神经网络“黑箱”性质的模型的预测结果做出评估，并分析注意力机制对负荷预测模型的优化效果，提升负荷预测模型的可靠性。
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公开(公告)号：CN118115310A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410315920.6
申请日：2024-03-20
Applicant: 国网江苏省电力有限公司镇江供电分公司 , 国网江苏省电力有限公司
IPC: G06Q50/06 , G06Q50/08 , G06N3/0442 , G06N3/096
Abstract: 本发明公开了一种基于迁移学习模型的非工用户空调负荷分解方法及设备，包括如下步骤：(1)分析各类公共建筑负荷特性；(2)确定使用迁移学习法的约束条件；(3)采用LSTM长短时记忆网络使用有空调数据标签的楼宇在源域训练模型；(4)在模型中增加关口负荷的滑动窗口作为输入变量，提高模型的精准性(5)将训练好的模型固定其中部分网络层，在目标楼宇中使用少量空调标签重新训练迁移模型，分解出目标楼宇实时空调负荷；本发明同时涉及运行该方法的电子设备。本发明使用迁移学习模型分解出只有少量标签数据或无标签数据的非工用户实时空调负荷，有效提高空调负荷分解精准性，助力电网节能节电工作。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117172499A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202311213660.3
申请日：2023-09-20
Applicant: 国网江苏省电力有限公司镇江供电分公司 , 国网江苏省电力有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于强化学习的智慧社区能量优化调度方法、系统及存储介质,所述方法包括：采集智慧社区的历史数据，建立能源数据集，并对所述能源数据集进行预处理；建立智慧社区能量优化调度问题的马尔科夫决策过程模型；基于所述预处理的能源数据集，对所述马尔科夫决策过程模型进行离线训练，得到最优神经网络模型；获取所述智慧社区的实时数据，基于所述最优神经网络模型得到智慧社区能量优化调度策略。本发明能够实现智慧社区内广义负荷的协同互动调度，并可根据实时数据进行动态调整，适应不同环境和需求，实现灵活的能源调度，提高了能源利用效率。
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公开(公告)号：CN116822733A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310768714.6
申请日：2023-06-28
Applicant: 国网江苏省电力有限公司镇江供电分公司
Abstract: 本发明涉及一种居民用户的低碳策略优化方法及系统,属于碳排放量优化控制技术领域。方法包括：采集居民用户数据，建立数据集，并对所述数据集进行预处理；建立多元线性回归模型，使用所述预处理后的数据集进行多元线性回归模型拟合，获得模型参数；基于所述多元线性回归模型计算居民用户的家庭碳排放量，基于所述家庭碳排放量优化所述居民用户的低碳策略，将所述低碳策略推送至所述居民用户。本方法改进居民用户的碳排放量计算方式，准确反映居民用户能源使用效率对碳排放的影响，优化居民用户的低碳生活策略，为居民用户低碳生活提供科学依据，达到节能减排的目的。
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公开(公告)号：CN118797899A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410769936.4
申请日：2024-06-14
Applicant: 国网江苏省电力有限公司镇江供电分公司 , 国网江苏省电力有限公司
IPC: G06F30/20 , G06N3/006 , G06F119/06
Abstract: 本发明涉及一种中央空调节能技术领域，具体涉及一种改进混合蛙跳算法的中央空调能耗优化方法。S1.获取中央空调不同机组的COP(Coefficient ofPerformance,能效比，以下简称能效比曲线)曲线，拟合得到各机组的能耗函数；基于各机组的能耗函数，结合外点惩罚方式，构建中央空调能耗优化模型；S2.采用改进混合蛙跳算法，求解中央空调能耗优化模型，得到各机组的最优负荷分配率；根据各机组的最优负荷分配率，控制各机组的负荷投切；计算适应度函数/目标函数值，判断其是否满足迭代终止条件；否，混合蛙跳算法操作，产生新的种群；是，终止迭代，输出反演结果。
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公开(公告)号：CN118916780A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202410928519.X
申请日：2024-07-11
Applicant: 国网江苏省电力有限公司镇江供电分公司 , 国网江苏省电力有限公司
IPC: G06F18/2415 , G06F17/16
Abstract: 本发明公开了一种基于DEMATEL的建筑楼宇空调运行能效影响因素分析方法，该方法首先梳理出影响建筑楼宇空调运行负荷的影响因素，从气象网站获取每小时的天气数据、通过调研获取建筑楼宇每小时的空调运行数据和人员数量，构建影响建筑楼宇空调运行负荷的影响因素样本集；然后基于Pearson相关性分析方法，量化得到各因素之间的相互关系，完成直接影响矩阵的构建；进一步通过归一化手段处理直接影响矩阵，形成规范直接影响矩阵；并由规范直接影响矩阵，通过计算得到综合影响矩阵；最后在此基础上，计算得到各个因素的影响度、被影响度、中心度和原因度。影响度、被影响度、中心度和原因度，可以明确反映各因素在建筑楼宇空调运行能效分析的重要程度。
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公开(公告)号：CN118885910A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202410941520.6
申请日：2024-07-15
Applicant: 国网江苏省电力有限公司镇江供电分公司
IPC: G06F18/2415 , G06N3/0442 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06N7/08
Abstract: 本发明一种基于改进LSTM网络的空调能耗预测方法、系统及存储介质涉及公共楼宇空调节能技术领域。方法包括：S1、空调能耗预测模型的数据收集与处理；S2、通过斯皮尔曼相关系数进行相关性分析；S3、将分析处理后的数据分为训练集、验证集和测试集；采用混沌约束DE算法优化LSTM神经网络的权值和阈值；获得优化的空调能耗预测模型；S4、利用优化后空调能耗预测模型进行空调能耗预测，生成预测结果；引入Attention机制提取LSTM神经网络预测输出的重要特征信息即空调负荷影响因素；S5、通过验证指标来判断模型的预测性能。本发明对空调系统的长期能耗，及其在若干个短期控制步长的能耗，实现了能耗的实时预测与控制。
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