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公开(公告)号：CN113592541B
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202110806955.6
申请日：2021-07-16
申请人： 国网河北省电力有限公司营销服务中心 , 国家电网有限公司 , 华北电力大学(保定)
IPC分类号： G06Q30/0201 , G06Q50/06
摘要： 本发明适用于电力技术领域，提供了一种负荷聚合商邀约寻优方法、装置及终端设备，该方法包括：基于负荷聚合商与激励型用户的关系建立激励型需求响应模型；基于激励型需求响应模型建立激励型用户在不同激励值下的激励型需求响应函数；基于激励型需求响应函数建立激励型用户的寻优指标；基于寻优指标建立负荷聚合商对激励型用户的激励型邀约寻优模型；以寻优指标最大为目标，对激励型邀约寻优模型进行求解，得到负荷聚合商对激励型用户的最优邀约方案。本发明提供的方法可以准确确定负荷聚合商进行用户邀约时的最优方案，使负荷聚合商在完成需求响应指标的同时寻求最大利润。
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公开(公告)号：CN113592541A
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202110806955.6
申请日：2021-07-16
申请人： 国网河北省电力有限公司营销服务中心 , 国家电网有限公司 , 华北电力大学(保定)
摘要： 本发明适用于电力技术领域，提供了一种负荷聚合商邀约寻优方法、装置及终端设备，该方法包括：基于负荷聚合商与激励型用户的关系建立激励型需求响应模型；基于激励型需求响应模型建立激励型用户在不同激励值下的激励型需求响应函数；基于激励型需求响应函数建立激励型用户的寻优指标；基于寻优指标建立负荷聚合商对激励型用户的激励型邀约寻优模型；以寻优指标最大为目标，对激励型邀约寻优模型进行求解，得到负荷聚合商对激励型用户的最优邀约方案。本发明提供的方法可以准确确定负荷聚合商进行用户邀约时的最优方案，使负荷聚合商在完成需求响应指标的同时寻求最大利润。
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公开(公告)号：CN113591900A
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202110648326.5
申请日：2021-06-10
申请人： 国网河北省电力有限公司营销服务中心 , 国家电网有限公司 , 华北电力大学(保定)
摘要： 本发明提供一种高需求响应潜力用户的识别方法、装置及终端设备。该方法包括：采集现有的分时电价试点项目中用户负荷需求响应前和负荷需求响应后的负荷数据；根据负荷数据对用户进行分类，并对不同类别的用户赋予不同的标签；根据用户调查问卷和负荷数据，分别提取问卷特征和负荷特征；将提取问卷特征和负荷特征作为输入值、标签作为输出值对用户进行分类，得到分类后的用户，并根据预设目标用户数量确定分类后的用户中预设标签对应的用户为目标用户。本发明能够识别具有高响应潜力、适合参与分时电价的用户，为负荷聚合商选优质的需求响应资源提供理论支撑并且降低负荷需求响应项目的风险。
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公开(公告)号：CN113591899A
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202110648320.8
申请日：2021-06-10
申请人： 国网河北省电力有限公司营销服务中心 , 国家电网有限公司 , 华北电力大学(保定)
摘要： 本发明适用于电力技术领域，公开了一种电力客户画像识别方法、装置及终端设备，上述方法包括：获取待识别电力客户的历史负荷数据，并对待识别电力客户的历史负荷数据进行时域特征提取，得到待识别电力客户的负荷特征；将待识别电力客户的负荷特征输入到预先训练好的半监督学习客户画像识别模型中，得到待识别电力客户的画像标签；其中，预先训练好的半监督学习客户画像识别模型是基于半监督训练集对预设的客户画像识别模型进行半监督训练得到的；半监督训练集包括有标签样本和无标签样本，且有标签样本的数量小于无标签样本的数量。本发明通过半监督学习，只需要少量的有标签样本，即可实现对电力客户画像标签的准确识别。
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公开(公告)号：CN117473365A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311402124.8
申请日：2023-10-26
申请人： 国网河北省电力有限公司营销服务中心 , 国家电网有限公司 , 华北电力大学(保定)
IPC分类号： G06F18/24 , G06F18/2111 , G06F18/2131 , G06F18/20 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06N3/126
摘要： 本发明提供一种基于需求侧响应的用户分类方法及装置，属于电力技术领域。该方法包括：获取多个已分类用户的用电负荷曲线和需求响应标签；提取每个用电负荷曲线的时频域特征集，时频域特征集中包含多个特征指标和每个特征指标对应的特征数据；基于各个时频域特征集和改进的遗传算法，对多个特征指标进行筛选，得到目标特征指标；根据目标特征指标对应的特征数据和已分类用户的需求响应标签，对预设的分类器进行训练，得到用户分类模型；基于用户分类模型对待分类用户进行分类。本发明能够提高在需求侧响应方面对用户分类的准确性。
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公开(公告)号：CN117458513A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311400305.7
申请日：2023-10-26
申请人： 国网河北省电力有限公司营销服务中心 , 国家电网有限公司 , 华北电力大学(保定)
IPC分类号： H02J3/14 , H02J3/06 , H02J3/00 , G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06F18/23213
摘要： 本申请提供一种节点调控潜力计算方法及装置，属于调控潜力预测领域。该方法包括：获取目标网络拓扑下综合能源用户的初始数据，计算每个综合能源用户的基线负荷；获取目标网络拓扑下每个综合能源用户参与需求响应后的响应后负荷；根据每个综合能源用户的响应后负荷和基线负荷，计算该综合能源用户的调控潜力；根据目标网络拓扑中每个负荷类型的综合能源用户数量和对应综合能源用户的调控潜力，计算目标网络拓扑中每个负荷类型的总调控潜力；针对目标网络拓扑每个节点，根据该节点下每个负荷类型的综合能源用户数量占比及目标网络拓扑中每个负荷类型的总调控潜力，确定该节点下每个负荷类型的调控潜力。本申请能够准确确定每个节点的主要调控潜力。
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公开(公告)号：CN113469506A
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202110650982.9
申请日：2021-06-10
申请人： 国网河北省电力有限公司营销服务中心 , 国家电网有限公司 , 华北电力大学(保定)
摘要： 本发明属于电力系统负荷估计技术领域，提供了一种用户基线负荷估计方法、终端及计算机可读存储介质。所述用户基线负荷估计方法包括：采用数据扩充方法和样本消减技术扩充对照组负荷样本集；然后采用K‑means算法对不参与需求响应项目的对照组用户在需求响应日的负荷曲线进行聚类，获得若干对照组子集；其次对于每个参与需求响应项目的用户，根据其在需求响应日的负荷模式，将其同步匹配到与其负荷模式最为相似的对照组子集中；最后利用对照组子集中的对照组用户在需求响应时段的负荷数据来估计同一子集中需求响应用户的基线负荷。当对照组用户数目不足时，该方法能有效提高基线负荷估计的准确性，有利于促进需求响应的实施与推广。
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公开(公告)号：CN113641944A
公开(公告)日：2021-11-12
申请号：CN202110808355.3
申请日：2021-07-16
申请人： 国网河北省电力有限公司营销服务中心 , 国家电网有限公司 , 华北电力大学(保定)
摘要： 本发明实施例涉及电力系统运行技术领域，公开了一种电力系统辅助服务配比规划方法、装置和终端设备。上述电力系统辅助服务配比规划方法包括：根据分布式资源的物理运行特性，构建分布式资源特性量化模型；基于分布式资源特性量化模型，确定不同分布式资源与辅助服务间的适配度指标；构建辅助服务市场典型场景集；基于适配度指标，辅助服务市场典型场景集和电力系统运行规则构建电力系统辅助服务配比规划模型；基于电力系统辅助服务配比规划模型对电力系统中辅助服务所需分布式资源进行配比规划。
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公开(公告)号：CN113592218A
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202110649562.9
申请日：2021-06-10
申请人： 国网河北省电力有限公司营销服务中心 , 国家电网有限公司 , 华北电力大学(保定)
摘要： 本发明实施例涉及电力系统需求响应技术领域，公开了一种光伏用户基线负荷估计方法、装置和终端设备。上述光伏用户基线负荷估计方法包括：获取全体用户集群的净负荷功率和温度数据，以及部分光伏用户的全年可观测光伏出力数据；对可观测光伏出力数据进行聚类，得到每天的广义天气类型标签；根据天气类型标签将全体用户集群分为光伏用户集群和非光伏用户集群；根据多个光伏用户净负荷功率集确定光伏用户集群的第一基线负荷估计值；根据非光伏用户集群的净负荷功率和温度数据建立分段线性回归模型，并根据分段线性回归模型确定非光伏用户集群的第二基线负荷估计值；根据第一基线负荷估计值和第二基线负荷估计值，确定全体用户集群的基线负荷估计值。
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公开(公告)号：CN113705957A
公开(公告)日：2021-11-26
申请号：CN202110780395.1
申请日：2021-07-09
申请人： 国网河北省电力有限公司营销服务中心 , 国家电网有限公司 , 华北电力大学(保定)
摘要： 本发明实施例涉及电力系统需求响应技术领域，公开了一种用户集群基线负荷估计方法、装置和终端设备。上述用户集群基线负荷估计方法包括：获取待估计用户集群的历史负荷数据；根据历史负荷数据对待估计用户集群进行聚类，得到多类用户及多类用户的负荷数据；根据多类用户的负荷数据计算多类用户之间的空间关联性，根据空间关联性构成空间关联性矩阵；将多类用户作为空间关联性无向图的节点，多类用户对应的负荷数据为节点特征；根据空间关联性矩阵，构建空间关联性无向图的边；基于空间关联性无向图估计待估计用户集群的基线负荷。本发明利用用户历史负荷数据，采用图卷积神经网络进行用户集群基线负荷估计，提高了集群基线负荷估计的准确性。
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