公开(公告)号：CN114462683B

公开(公告)日：2025-05-13

申请号：CN202210029647.1

申请日：2022-01-11

Applicant: 南方电网数字电网研究院股份有限公司

Inventor： 彭勇刚 ,  孙静 ,  胡丹尔 ,  杨晋祥 ,  莫浩杰 ,  韦巍 ,  蔡田田 ,  邓清唐 ,  陈波 ,  杨英杰 ,  冯起辉

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/06 ,  G06F9/455 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/045 ,  G06N3/098 ,  G06N20/00 ,  H02J3/00 ,  H04L67/10 ,  H04L9/00

Abstract: 本发明涉及电力系统短期负荷预测方法，旨在提供一种基于联邦学习的云边协同多居民区负荷预测方法。本发明采用云边协同技术，通过同态加密技术实现云端服务器与分布于各居民区的计算客户端之间的负荷预测模型参数传输，达到降低通信成本与保护居民数据隐私的目的；通过采用统一的全局模型而非各异的局部模型对居民区进行负荷预测，避免了居民区由于数据数量少或计算能力不够导致的负荷预测结果不佳的问题。本发明使用与负荷相关性高的气象数据作为模型特征参与模型训练，合理运用不同计算客户端之间的数据量差异，提升了训练精度和效率。将居民区的用户数据留在本地，只传输模型参数，显著降低了通信耗时与通信所需带宽，提高模型效率与经济性。

公开(公告)号：CN114169593B

公开(公告)日：2025-03-18

申请号：CN202111410243.9

申请日：2021-11-24

Applicant: 广东电网有限责任公司中山供电局 ,  南方电网数字电网研究院股份有限公司 ,  浙江大学

Inventor： 胡筱曼 ,  潘斌 ,  陈旗展 ,  崔益国 ,  陈浩河 ,  董芝春 ,  王干军 ,  黄宇行 ,  陆靖宇 ,  麦涵 ,  何欣欣 ,  蔡田田 ,  邓清唐 ,  陈波 ,  彭勇刚 ,  莫浩杰 ,  胡丹尔 ,  孙静 ,  翁楚迪 ,  韦巍

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q30/0283 ,  G06Q50/06 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/092 ,  B60L53/60

Abstract: 本发明涉及电动汽车充电技术，旨在提供一种基于负荷预测和深度强化学习的台区电动汽车有序充电方法。包括：根据变电站历史充电剩余容量信息，使用全连接前馈神经网络预测未来剩余充电容量；根据弹性电价机制和预测的未来剩余充电容量，使用基于DQN的深度强化学习算法调整电动汽车充电策略，控制电动汽车接入充电桩的数量。本发明将负荷预测方法引入到电动汽车有序充电运算中，将预测的未来剩余充电容量作为电动汽车充电调度的依据，比传统方法更具实时性、超前性。通过引入深度强化学习到电动汽车有序充电运算中，利用预测到的未来信息超前调度电动汽车有序充电，且具有实时自学习更新能力，比传统算法更灵活有效，进一步提高了经济性和高效性。