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公开(公告)号：CN114971400A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210722176.2
申请日：2022-06-24
申请人： 东南大学溧阳研究院
摘要： 本发明公开了一种基于Dirichlet分布‑多项分布共轭先验的用户侧储能聚合方法，建立用户侧储能对有功聚合控制信号的不确定性响应行为模型；根据储能用户的历史响应行为数据，基于Dirichlet分布建立先验分布θi；从先验分布θi中进行采样，计算每个储能的响应概率三元组；计算每个储能用户的有功削减期望值，并进行降序排列；确定选取的m个储能用户，发送有功调节指令；基于Dirichlet分布‑多项分布的共轭属性，更新后验分布。本发明的用户侧储能聚合方法通过贝叶斯推断不断学习储能用户参与有功调节的不确定性，实现精准有功调节的同时降低调节成本，从而提高用户侧储能的利用率。
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公开(公告)号：CN115081948B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202210879707.9
申请日：2022-07-25
申请人： 东南大学溧阳研究院
IPC分类号： G06Q10/063 , G06Q50/06 , G06F18/214
摘要： 本发明公开一种基于LinUCB的居民负荷聚合方法，包括如下步骤：步骤S1：获取区域内全体n户居民参与需求响应事件的历史特征数据，并进行归一化处理；步骤S2：计算与每个居民i分别对应的矩阵；步骤S3：当系统在t时刻需要削减负荷量D，获取t时刻所有居民的特征向量，计算每个居民i的特征权重系数，以及功率调节量的期望值；步骤S4：对所述功率调节量的期望值进行降序排列，依次选取个居民，直至满足，并向居民发送负荷调节指令；步骤S5：根据被选中居民的实际响应情况，更新与其对应的两个矩阵和。本发明负荷聚合方法有利于提高居民负荷资源的利用率。
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公开(公告)号：CN114971400B
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202210722176.2
申请日：2022-06-24
申请人： 东南大学溧阳研究院
IPC分类号： G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06F17/18 , H02J3/38
摘要： 本发明公开了一种基于Dirichlet分布‑多项分布共轭先验的用户侧储能聚合方法，建立用户侧储能对有功聚合控制信号的不确定性响应行为模型；根据储能用户的历史响应行为数据，基于Dirichlet分布建立先验分布θi；从先验分布θi中进行采样，计算每个储能的响应概率三元组；计算每个储能用户的有功削减期望值，并进行降序排列；确定选取的m个储能用户，发送有功调节指令；基于Dirichlet分布‑多项分布的共轭属性，更新后验分布。本发明的用户侧储能聚合方法通过贝叶斯推断不断学习储能用户参与有功调节的不确定性，实现精准有功调节的同时降低调节成本，从而提高用户侧储能的利用率。
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公开(公告)号：CN114881538B
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN202210722545.8
申请日：2022-06-24
申请人： 东南大学溧阳研究院
摘要： 本发明公开了一种基于感知机的需求响应用户选择方法，保护获取每个用户的历史特征数据，并进行归一化处理；将每个用户的特征向量进行扩充，得到广义特征向量，并获取用户的历史响应情况，两者共同组成样本训练集；获得每个用户自身的分离超平面；系统在t时刻的给定负荷调节目标为，获取t时所有用户自身的广义特征向量，根据其对应的分离超平面进行响应情况的预测；选取k个用户发送负荷调节指令；获取用户的历史相应情况，判断与根据感知机模型预测的用户响应结果是否一致，并对其自身的分离超平面进行更新。本发明有利于实现精准的功率调节，充分发挥需求侧用户资源的潜力。
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公开(公告)号：CN114881538A
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202210722545.8
申请日：2022-06-24
申请人： 东南大学溧阳研究院
摘要： 本发明公开了一种基于感知机的需求响应用户选择方法，保护获取每个用户的历史特征数据，并进行归一化处理；将每个用户的特征向量进行扩充，得到广义特征向量，并获取用户的历史响应情况，两者共同组成样本训练集；获得每个用户自身的分离超平面；系统在t时刻的给定负荷调节目标为，获取t时所有用户自身的广义特征向量，根据其对应的分离超平面进行响应情况的预测；选取k个用户发送负荷调节指令；获取用户的历史相应情况，判断与根据感知机模型预测的用户响应结果是否一致，并对其自身的分离超平面进行更新。本发明有利于实现精准的功率调节，充分发挥需求侧用户资源的潜力。
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公开(公告)号：CN115081948A
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202210879707.9
申请日：2022-07-25
申请人： 东南大学溧阳研究院
摘要： 本发明公开一种基于LinUCB的居民负荷聚合方法，包括如下步骤：步骤S1：获取区域内全体n户居民参与需求响应事件的历史特征数据，并进行归一化处理；步骤S2：计算与每个居民i分别对应的矩阵；步骤S3：当系统在t时刻需要削减负荷量D，获取t时刻所有居民的特征向量，计算每个居民i的特征权重系数，以及功率调节量的期望值；步骤S4：对所述功率调节量的期望值进行降序排列，依次选取个居民，直至满足，并向居民发送负荷调节指令；步骤S5：根据被选中居民的实际响应情况，更新与其对应的两个矩阵和。本发明负荷聚合方法有利于提高居民负荷资源的利用率。
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