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公开(公告)号：CN113378481A
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202110763763.1
申请日：2021-07-06
申请人： 国网江苏省电力有限公司营销服务中心 , 国网江苏省电力有限公司 , 东南大学 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06F30/27 , G06Q10/04 , G06Q10/06 , G06Q50/06 , G06N3/12 , G06F111/04 , G06F111/06
摘要： 基于多目标进化算法的互联网数据中心需求响应优化方法，包括以下步骤：采集各数据中心服务器台数最大值和最大工作负载容量，采集前后端门户网站的总工作负荷；以数据中心利润最大化和客户服务品质最优为目标，建立互联网数据中心需求响应模型，并提出一种决策变量约简方法；提出一种基于种群的方法来寻找有限解集，即帕累托最优解。在迭代过程中，以帕累托最优来提高解的质量。该算法通过变异、交叉、混合交叉、选择、存档更新等操作来保证算法的收敛性和解的多样性。本发明一种基于多目标进化算法的互联网数据中心需求响应优化方法，多目标进化算法有效地解决了物理约束的可行性和决策变量数量的可扩展性，互联网数据中心需求响应优化方法实现了数据中心利润和客户服务品质之间良好的平衡。
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公开(公告)号：CN113378481B
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202110763763.1
申请日：2021-07-06
申请人： 国网江苏省电力有限公司营销服务中心 , 国网江苏省电力有限公司 , 东南大学 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06F30/27 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06N3/126 , G06F111/04 , G06F111/06
摘要： 基于多目标进化算法的互联网数据中心需求响应优化方法，包括以下步骤：采集各数据中心服务器台数最大值和最大工作负载容量，采集前后端门户网站的总工作负荷；以数据中心利润最大化和客户服务品质最优为目标，建立互联网数据中心需求响应模型，并提出一种决策变量约简方法；提出一种基于种群的方法来寻找有限解集，即帕累托最优解。在迭代过程中，以帕累托最优来提高解的质量。该算法通过变异、交叉、混合交叉、选择、存档更新等操作来保证算法的收敛性和解的多样性。本发明一种基于多目标进化算法的互联网数据中心需求响应优化方法，多目标进化算法有效地解决了物理约束的可行性和决策变量数量的可扩展性，互联网数据中心需求响(56)对比文件US 2020108276 A1,2020.04.09US 2005187846 A1,2005.08.25US 2005278690 A1,2005.12.15
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公开(公告)号：CN112084568A
公开(公告)日：2020-12-15
申请号：CN202011080331.2
申请日：2020-10-10
申请人： 东南大学 , 国网江苏省电力有限公司营销服务中心 , 国网江苏省电力有限公司
IPC分类号： G06F30/13 , G06F30/20 , G06Q10/06 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/12 , G06F111/04 , G06F111/06 , G06F111/08 , G06F119/06 , G06F119/08 , G06F119/12
摘要： 本发明公开一种基于混合遗传模拟退火算法的商业建筑能效优化方法，其特征在于，商业建筑能效优化方法包括以下步骤：获得中央空调系统各个物理设备台数和运行参数数据，获得照明系统物理设备性能参数数据，获得电梯系统物理设备性能参数和运行参数数据；以提升整个商业建筑能效为目标，考虑中央空调系统、照明系统和电梯系统，建立整个商业建筑能效优化模型；采用混合遗传模拟退火算法求解商业建筑能效优化模型。本发明商业建筑能效优化方法,商业建筑能效优化方法对电气节能的效果和电气节能技术进行定性定量的真实评估，有利于推动商业建筑电气节能技术评估体系的建设，评估和提高整个商业建筑能效。
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公开(公告)号：CN118611076A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410648347.0
申请日：2024-05-23
申请人： 国网江苏省电力有限公司营销服务中心 , 东南大学
摘要： 本发明公开了一种多能负荷虚拟储能自治优化方法与系统，所述方法包括：以含有虚拟储能设备的多能负荷系统年配置总成本最低作为优化目标，建立多能负荷虚拟储能自治优化目标函数；为所述含有虚拟储能设备的多能负荷系统，建立运行约束条件；在所述运行约束条件下，求解多能负荷虚拟储能自治优化目标函数，得到多能负荷虚拟储能自治优化策略。本发明能够高效实现多能负荷虚拟储能内部自治优化，提高多能负荷虚拟储能系统的能源利用率和能源系统运行效率，降低运行成本。
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公开(公告)号：CN118657316A
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202410681505.2
申请日：2024-05-29
申请人： 国网江苏省电力有限公司营销服务中心 , 东南大学
IPC分类号： G06Q10/0631 , G06Q30/0283 , G06Q50/06 , G06F17/11 , H02J3/46
摘要： 一种基于云‑边‑端架构协同多虚拟电厂的优化调度方法及系统，包括：各边侧控制单元分别获取其管辖范围内端侧分布式资源的状态信息，并根据状态信息分别生成其对应所辖虚拟电厂可调出力曲线后上报至云侧集中调度中心；云侧集中调度中心结合获取的辅助服务市场需求信息及各虚拟电厂可调出力曲线，以调峰调频剩余需求分量最小为优化目标，决策出向各边侧控制单元分配下发的最优调峰调频指令；各边侧控制单元基于其接收到的调峰调频指令，通过构建的虚拟电厂调度优化模型决策出其所辖分布式资源的出力模式指令；端侧分布式资源执行其接收到的出力模式指令，以完成调峰调频联合调度运行。本发明提高了分布式资源的整体利用效率和市场运行效率。
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公开(公告)号：CN108228827A
公开(公告)日：2018-06-29
申请号：CN201810002118.6
申请日：2018-01-02
申请人： 国电南瑞科技股份有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网有限公司 , 南瑞集团有限公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于小波变换的负荷聚类和模式识别方法，包括获取n维的日负荷曲线；降低日负荷曲线的维度，生成逼近信号XaL和细节信号XaH；分别对标准化处理后的逼近信号X′aL和细节信号XaH进行聚类，获得簇A和簇D；将簇A和簇D聚合，获得最终的簇C，其聚类中心就是负荷模式中心Ccenter。本发明采用小波变换来减少维数，提高了曲线聚类的有效性，与其他现有的算法相比，聚类的效果要优于其他几种算法。
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公开(公告)号：CN118485116A
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410519917.6
申请日：2024-04-28
申请人： 国网江苏省电力有限公司常州供电分公司 , 东南大学 , 国网江苏省电力有限公司
IPC分类号： G06N3/0499 , G06Q50/06 , G06Q10/04 , G06N3/08
摘要： 本发明涉及电力系统优化配置技术领域，具体涉及一种基于BP神经网络的渔业生产设备电能替代潜力的量化方法。本发明包括如下步骤：S1、构建面向渔业设备的电能替代潜力模型；S2、基于BP神经网络的电能替代潜力预测模型。本发明通过构建电能替代潜力模型，进行数据清洗、归一化及多个影响因素的计算，以形成全面的数据基础；进而利用BP神经网络构建预测模型，通过训练集训练模型并评估其性能，最终输出电能替代量的预测值，并反归一化得到实际值，用于渔业生产领域更科学地制定电能替代策略，促进渔业可持续发展。
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公开(公告)号：CN115471362A
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN202211176881.3
申请日：2022-09-26
申请人： 东南大学 , 国网江苏省电力有限公司 , 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司
摘要： 本发明公开了深度特征指导两阶段迁移学习的综合能源源—荷预测方法，涉及综合能源多元负荷预测技术领域，获取温度、季节、节假日、风速、云层密度、光照强度、电价和现行政策影响因素并转换为数据格式；获取园区的光伏、风电、电负荷、热负荷和冷负荷的历史数据，并对历史数据进行清洗处理；构建基于深度残差网络和引入注意力机制的长短期记忆循环神经网络的时间序列预测模型；通过温度、季节和节假日三种因素，使用电负荷、热负荷和冷负荷数据对时间序列预测模型进行训练，获得初级模型；在初级模型的基础上，采用迁移学习策略，获得最终的预测模型。
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公开(公告)号：CN116245225A
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202310042714.8
申请日：2023-01-28
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司 , 东南大学
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q10/067 , G06Q50/06
摘要： 一种基于区间数理论的冷热电联供系统配置优化方法，建立基于区间数理论的冷热电联供系统配置优化算法，在规避不确定性因素影响的基础上，通过加入库恩塔克条件(Kuhn‑Tuckerconditions，KKT)条件，实现系统配置优化与运行优化的有机融合，以此考虑运行与配置之间的联动性，最后获得冷热电系统最优配置方案，综合考虑了系统中存在的不确定性，实现了未来冷热电联供系统的科学配置。
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公开(公告)号：CN109950908A
公开(公告)日：2019-06-28
申请号：CN201910259520.7
申请日：2019-04-02
申请人： 国网江苏省电力有限公司 , 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 , 东南大学
IPC分类号： H02J3/06
摘要： 本发明公开了一种综合能源系统中基于能源集线器的多能流综合潮流解耦方法，包括如下步骤：(1)建立能源集线器、电力网络优化潮流和天然气网络优化潮流的基本模型；(2)建立多能流最优潮流问题的基本架构；(3)构建基于能源集线器的多能流数学表达式；(4)给出多能流综合潮流解耦方法的具体流程。本发明将多能流最优潮流问题分解为传统的单一能流最优潮流问题，且保持了综合能源系统同步分析的特点，从而较好地解决了多能流最优潮流问题。
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