一种虚拟电厂实时调峰策略方法及系统

    公开(公告)号:CN119627848A

    公开(公告)日:2025-03-14

    申请号:CN202411413161.3

    申请日:2024-10-11

    Abstract: 本发明公开了一种虚拟电厂实时调峰策略方法及系统,涉及虚拟电厂电力系统调峰技术领域,包括基于虚拟电厂组成设备分类,构建分布式能源数学模型;通过构建虚拟电厂外在出力特性,建立虚拟电厂的多目标调峰调度模型;对虚拟电厂的多目标调峰调度模型进行算例分析,并进行调峰优化策略效用分析。本发明所述方法通过虚拟电厂组成设备分类对可控分布式电源构建相应数学模型,构建虚拟电厂的外在出力特性模型,以系统负荷方差最小化和系统运行成本最小化为优化目标,构建虚拟电厂的多目标函数,建立虚拟电厂的多目标调峰调度模型,通过算例分析,验证所构建的多目标调峰调度模型的有效性,分析调峰优化策略的效用,为虚拟电厂的高效运行提供策略支持。

    一种基于深度强化学习的中央空调无感自动决策方法

    公开(公告)号:CN116753600A

    公开(公告)日:2023-09-15

    申请号:CN202310718558.2

    申请日:2023-06-16

    Abstract: 本发明公开了一种基于深度强化学习的中央空调无感自动决策方法,属于电力系统需求响应技术领域,该方法包括:构建多因素影响的中央空调用户参与需求响应意愿度模型;根据用户意愿,结合中央空调用户参与需求响应意愿度模型确定实时的相应用户的无感舒适度范围和用户实际用电价格;结合无感舒适度范围和用户实际用电价格,构建基于马尔可夫决策过程的中央空调系统用户的智能决策模型,并进行神经网络训练,使智能决策模型输出中央空调的智能决策。从而能较好地处理用户侧分布式资源就地消纳的设备控制问题,考虑不同用户参与需求响应的意愿,确立用户无感范围,有效弥补需求侧中央空调资源决策自动化程度不高、用户参与需求响应积极性不够等不足。

    一种用户响应潜力等级的测试方法及系统

    公开(公告)号:CN117272129A

    公开(公告)日:2023-12-22

    申请号:CN202311010167.1

    申请日:2023-08-11

    Abstract: 本发明公开了一种用户响应潜力等级的测试方法及系统包括:提取用户历史数据和用户特征,对用户历史用电数据与历史响应数据进行信号降噪处理与数据增强;根据处理后的用户历史数据,利用多个分支算法同时对输入的用户历史数据进行预处理与预训练;根据用户历史数据特征与各分支算法预训练结果,对样本数据进行处理,组合出用户历史用电数据时序矩阵作为LSTM网络模型的输入,并将重新构建的数据集代入至LSTM网络模型中进行训练,得出最终用户响应潜力等级的测试结果。可以较为准确的快速测试出用户响应潜力的优劣,为用户参与需求响应提供建议。

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