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公开(公告)号：CN117117878A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202310777311.8
申请日：2023-06-29
Applicant: 国网湖北省电力有限公司营销服务中心(计量中心) , 武汉大学
IPC: H02J3/14 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F18/23 , G06N3/04 , G06N3/084 , G06N3/092 , G06Q10/0631 , H02J3/06 , H02J3/00
Abstract: 本申请涉及一种基于人工神经网络和多智能体强化学习的电网需求侧响应潜力评估及负荷调控方法，包括以下步骤：步骤S1，使用改进的k‑means聚类算法对客户用电数据进行聚类生成用电行为标签；步骤S2，建立部分可观测的马尔可夫博弈模型；步骤S3，搭建并训练多层感知机神经网络模型；步骤S4，利用多智能体强化学习对所构建的负荷调控模型进行求解，输出最优的分时电价制定建议和调控负荷方案。本申请对传统强化学习建模方法和算法进行改进，利用多智能体强化学习“集中式训练，分布式执行(CTDE)”的核心框架辅助电网公司制定合适的分时电价策略。
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公开(公告)号：CN114841832B
公开(公告)日：2023-01-24
申请号：CN202210776736.2
申请日：2022-07-04
Applicant: 国网湖北省电力有限公司营销服务中心(计量中心)
IPC: G06Q50/06 , G06Q10/04 , G06F16/215 , G06F16/2458
Abstract: 本发明涉及一种基于用电负荷二次聚类的电力用户画像标签建立方法，属于大数据处理技术领域。本发明通过聚类算法识别特定范围内电力客户群体的主要用电模式，并识别有相似用电模式的客户，实现客群聚类分组的目的。本发明聚焦有序用电管控需求，针对不同产业链集群用户，分析识别企业用户用电负荷特征，识别用户群体的主要用电模式，并根据用户用电模式分布统计结果，对用电用户进行二次聚类，为有序用电组件紧急避峰组群，提供科学准确的客群标签数据支撑。
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公开(公告)号：CN116881237A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310793260.8
申请日：2023-06-29
Applicant: 国网湖北省电力有限公司营销服务中心(计量中心) , 武汉大学
IPC: G06F16/215 , G06F16/35 , G06F40/30 , G06Q50/06
Abstract: 本申请涉及一种基于DBSCAN算法的电网企业客户标签自动生成方法，包括以下具体步骤：获得用户数据，用户数据包括用户呼出呼入时间、通话时长、用户评价反馈、用户用电高峰时间、用户日用电量、峰值幅度；对用户数据进行词义解析，选取有实际意义且合理的词义；针对数据异常值进行数据清理，其中数据异常值是指偏移数据中心簇较远的数据；将清洗好的数据输入基于改进DBSCAN算法的电网企业客户标签生成模型生成用户标签。本申请成本低廉，只需在系统中编写好相应模型，并不需要增加其他硬件，并且模型具有良好的分类效果。
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公开(公告)号：CN114841832A
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202210776736.2
申请日：2022-07-04
Applicant: 国网湖北省电力有限公司营销服务中心(计量中心)
IPC: G06Q50/06 , G06Q10/04 , G06K9/62 , G06F16/215 , G06F16/2458
Abstract: 本发明涉及一种基于用电负荷二次聚类的电力用户画像标签建立方法，属于大数据处理技术领域。本发明通过聚类算法识别特定范围内电力客户群体的主要用电模式，并识别有相似用电模式的客户，实现客群聚类分组的目的。本发明聚焦有序用电管控需求，针对不同产业链集群用户，分析识别企业用户用电负荷特征，识别用户群体的主要用电模式，并根据用户用电模式分布统计结果，对用电用户进行二次聚类，为有序用电组件紧急避峰组群，提供科学准确的客群标签数据支撑。
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