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公开(公告)号：CN116544917A
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202310480084.2
申请日：2023-04-28
Applicant: 贵州电网有限责任公司
Abstract: 本申请公开了一种空气能热水器广义储能聚合模型转换方法。该方法在空气能热水器机理模型的基础上，用模型转换方法将单个空气能热水器模型转换为广义储能，将多模型聚合为单模型，评估聚合模型的可调能力，进而可以为调度中心提供辅助服务。该方法包括：提出空气能热水器机理模型；提出等效模型转换方法，将空气能热水器的热参数模型转换为广义储能模型；将海量广义储能模型降维处理，聚合成单个模型，并实时输出其可调容量，为分布式资源参与电网辅助服务提供基础。本文提出广义储能聚合模型转换方法，实现了海量空气能热水器的调控，解决了海量空气能热水器参与电网优化调控难以精准量化其可调能力问题。
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公开(公告)号：CN116596122A
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202310422414.2
申请日：2023-04-19
Applicant: 贵州电网有限责任公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F18/214 , G06F18/241 , G06N3/0464 , G06N3/096
Abstract: 本发明公开了一种基于局部最大均值差异的家庭用户可调电量预测方法包括：获取两个区域的家庭用户数据，提取家庭用户特征数据，并构建响应电量标签；将所述两个区域分别划分为源域和目标域，将所述源域全部划分为训练集，将所述目标域按照预定的比例划分成训练集和验证集；基于加入损失函数的卷积神经网络构建可调电量预测模型，所述可调电量预测模型对训练集进行学习；用所述可调电量预测模型对家庭用户可调电量进行预测，得到用户的可调电量。本发明提供基于局部最大均值差异的家庭用户可调电量预测方法提高了区域家庭用户特征数据分布不同的预测准确性，提高缺少响应电量标签的区域的家庭用户可调电量预测准确率。
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公开(公告)号：CN117057540A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202310887830.X
申请日：2023-07-19
Applicant: 贵州电网有限责任公司
IPC: G06Q10/0631 , G06Q30/0283 , G06Q50/06 , G06F17/11
Abstract: 本发明公开了一种基于激励的多阶段需求响应优化方法及系统，涉及，包括：获取网络运营商、工业用户、服务供应商以及用户的各项数据；通过工业用户模型确定工业用户最优方案；通过服务供应商模型及其用户模型建立服务供应商及其用户的最优方案；通过网络运营商模型确定网络运营商最优方案；根据斯坦伯格分步式算法进行迭代计算，通过分别构造电网运营商、服务供应商及其用户与工业用户视角的效用函数和成本函数，通过分析得出效用函数的最大值和成本函数的最小值表达式，构造以电网运行商为一主、服务供应商及其用户和工业用户为多从的斯坦伯格分布式算法，实现了各参与方激励方案的迭代计算输出，实现了多主体需求响应方案的寻优。
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公开(公告)号：CN116609580A
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310482088.4
申请日：2023-04-29
Applicant: 贵州电网有限责任公司
IPC: G01R21/06 , G01R19/00 , G01R25/00 , G06F18/241 , G06T11/20 , G06T11/00 , G06N3/0464 , G06N3/086 , G06N3/0985
Abstract: 本发明公开了一种基于遗传优化的非侵入式负荷识别方法与系统包括：采集用户正常使用时的入户电压和电流数据；将获得的所述稳态电压和所述稳态电流及所述功率数据绘制成V‑I轨迹图，并将所述V‑I轨迹图转换成二维V‑I轨迹彩色像素图；将获得的所述二维V‑I轨迹彩色像素图进行归一化处理，并通过负荷识别卷积神经网络获得负荷识别结果。在一定程度上提高非侵入式负荷识别准确率，提升非侵入式负荷识别系统负荷特征的提取能力并且能够充分表征用电器负荷特性。
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