一种电网需求响应与有序用电融合执行方法及系统

    公开(公告)号:CN118036930A

    公开(公告)日:2024-05-14

    申请号:CN202410051104.9

    申请日:2024-01-12

    IPC分类号: G06Q10/0631 G06Q50/06

    摘要: 一种电网需求响应与有序用电融合执行方法及系统。基于新型电力负荷管理系统,根据电网缺口需求建立需求响应邀约方案,同时选取有序用电预案及预案下的用户清单、用户指标;当需求响应邀约的用户应约量未能满足电网缺口需求时,按照前期选取的有序用电预案更新有序用电执行的用户清单;对于执行有序用电的用户,进行分类执行有序用电管理;在需求响应与有序用电融合执行期间,进行执行过程监测管控;最后在需求响应与有序用电融合执行结束后,分类对参与需求响应的用户进行补贴计算与发放。本方法实现了需求响应与有序用电的融合执行,可在电网出现缺口时充分利用市场手段,发挥需求响应市场作用。

    用电异常用户的识别方法、装置、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN115905927A

    公开(公告)日:2023-04-04

    申请号:CN202211634930.3

    申请日:2022-12-19

    IPC分类号: G06F18/24 G06F18/23 G06Q50/06

    摘要: 本发明提供一种用电异常用户的识别方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括:获取目标用户在目标时间段内每个单位时间段的峰时段、平时段和谷时段对应的峰时用电量、平时用电量和谷时用电量;基于每个单位时间段的峰时用电量、平时用电量和谷时用电量,计算表征目标用户在所有单位时间段内的峰时段、平时段和谷时段的用电量分布均衡程度的峰时段均衡系数、平时段均衡系数和谷时段均衡系数;基于峰时段均衡系数、平时段均衡系数、谷时段均衡系数与预设阈值识别目标时间段内目标用户是否为用电异常用户,并在目标用户为用电异常用户时,为目标用户生成用电异常用户标签。本发明能够准确识别用电异常用户,进而避免电路安全存在较大隐患。

    空调负荷识别方法和装置
    7.
    发明公开

    公开(公告)号:CN118935604A

    公开(公告)日:2024-11-12

    申请号:CN202411065709.X

    申请日:2024-08-05

    摘要: 本申请提供了空调负荷识别方法和装置,该方法包括:获取目标区域的历史每日温度数据和相应的历史每日负荷数据;根据历史每日温度数据,确定目标区域的舒适温度区间;根据历史每日温度数据中高于舒适温度区间的历史每日温度数据和相应的历史每日负荷数据,计算得到夏季负荷‑温度相关性指标数据;根据历史每日温度数据中低于舒适温度区间的历史每日温度数据和相应的历史每日负荷数据,计算得到冬季负荷‑温度相关性指标数据;根据上述参数和历史每日负荷数据的空调负荷标签,训练得到空调负荷识别模型;根据空调负荷识别模型识别目标区域的目标用户中的空调负荷数据。本申请能准确识别用户历史负荷中是否存在空调负荷。

    光伏消纳方法及装置
    8.
    发明公开

    公开(公告)号:CN117767415A

    公开(公告)日:2024-03-26

    申请号:CN202311823817.4

    申请日:2023-12-27

    摘要: 本发明提供一种光伏消纳方法及装置,应用于区域微网。该方法包括:获取区域微网的历史数据曲线;其中,历史数据曲线包括历史光伏预测出力曲线、历史光伏预测偏差曲线和历史负荷曲线;根据历史数据曲线确定区域微网的源荷协整关系;其中,源荷协整关系表征光伏出力与负荷之间的不确定性关系;基于区域微网的共享储能的充放电速率、额定容量、使用寿命、维护成本以及用户的用电成本,构建区域微网的双层决策模型;将源荷协整关系作为约束条件导入到双层决策模型中,得到调度模型;将区域微网的运行数据输入到调度模型中,得到区域微网的光伏消纳策略。本发明能够增强区域微网对不确定性因素的适应能力,显著提高光伏消纳率。

    面向居民的需求响应评估方法及装置、终端、存储介质

    公开(公告)号:CN115829268A

    公开(公告)日:2023-03-21

    申请号:CN202211557126.X

    申请日:2022-12-06

    摘要: 本申请提供一种面向居民的需求响应评估方法及装置、终端、存储介质。该方法包括:获取居民用电的动作数据,判断该居民用电的动作数据是否符合预设的需求响应事件的发生条件;若符合,则确定该居民为目标居民,并且根据需求响应事件发生的时段,获取需求响应事件发生前目标居民的历史负荷数据和实际负荷数据;根据历史负荷数据的平均值确定原始基线负荷;根据实际负荷数据和原始基线负荷,确定调整因子;基于调整因子对原始基线负荷进行调整,得到基线负荷;获取需求响应事件发生后目标居民的实际负荷,根据基线负荷和实际负荷的差值确定负荷削减量;根据负荷削减量确定需求响应评估结果。本申请能够有效提高需求响应评估的准确度和精细化程度。