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公开(公告)号：CN117454308A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311439769.9
申请日：2023-11-01
申请人： 国网江西省电力有限公司供电服务管理中心 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网江西省电力有限公司
IPC分类号： G06F18/25 , G06F18/213 , G06N3/045 , G06N3/049 , G06N3/0442 , H02J3/00 , G06F123/02
摘要： 本发明公开了一种基于TCN‑GRU的负荷可调节潜力推演方法，包括：选取多类型可调节资源用户的响应时间点及负荷功率时序数据，构造平行数据集，按照响应时间点分布分为三部分，先通过基于孤立森林聚类的负荷数据异常值检测方法筛选出各部分对应的负荷数据异常值；由异常值清洗后的负荷时序数据，构建合格可调节资源用户负荷时序数据集。通过TCN提取多类型用户可调节资源的负荷时间序列的顺序特征以及单维单向空间特征，并利用GRU二次提取可调节资源用户的负荷序列的顺序特征，TCN‑GRU模型与预测器联合训练。本发明可以有效提升多类型用户可调节资源池的负荷可调能力推演精度，提高模型对于不同类型可调负荷响应时间不确定性波动的时序特征挖掘能力。
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公开(公告)号：CN113469189A
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202111024585.7
申请日：2021-09-02
申请人： 国网江西省电力有限公司供电服务管理中心 , 国网江西省电力有限公司
摘要： 本发明公开了一种用电采集数据缺失值填充方法、系统及装置，所述方法包括：利用平均值‑方差法对用电采集数据异常值处理；利用用电采集数据去训练降噪自编码器模型，基于训练好的降噪自编码器网络模型去重构原始的用电样本数据，利用重构数据来填充缺失的用电采集样本数据，且模型中加入新提出的Depreciation‑FourOrder正则化方法；结合k‑means聚类技术利用数据的标准差来矫正填充的数据值。本发明通过降噪自编码器模型填充用电采集数据的缺失值，加入提出的新的正则化项，提高模型性能。根据网络层的单元数设置噪声水平。利用数据的标准差来矫正填充的数据值，使得填充值更加准确。
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公开(公告)号：CN113139711A
公开(公告)日：2021-07-20
申请号：CN202110253068.0
申请日：2021-03-03
IPC分类号： G06Q10/06 , G06Q50/06 , G06F16/2458
摘要： 本发明公开了一种基于数据整合的智慧能源数据中心管理系统，包括数据源、台区智慧用能互动服务模块和居民家庭智慧用能服务模块，所述数据源包括调度数据、营销数据、用户数据、家电数据和光伏数据，所述台区智慧用能互动服务模块包括业务功能模块、模型算法管理模块和数据存储计算管理模块，所述居民家庭智慧用能服务模块包括需求响应调控模块、终端管理模块和运营监控模块。本发明通过研究基于居民用能行为、家电特性和电网运行状态等多源数据融合驱动的台区负荷特性及可调潜力测算，实现台区侧居民用户负荷结构分解和典型用能行为精准画像，测算居民家庭负荷参与电网互动的调节成本，实现台区及家庭负荷与电网之间的协同互动和精准调控。
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公开(公告)号：CN113469189B
公开(公告)日：2021-11-19
申请号：CN202111024585.7
申请日：2021-09-02
申请人： 国网江西省电力有限公司供电服务管理中心 , 国网江西省电力有限公司
摘要： 本发明公开了一种用电采集数据缺失值填充方法、系统及装置，所述方法包括：利用平均值‑方差法对用电采集数据异常值处理；利用用电采集数据去训练降噪自编码器模型，基于训练好的降噪自编码器网络模型去重构原始的用电样本数据，利用重构数据来填充缺失的用电采集样本数据，且模型中加入新提出的Depreciation‑FourOrder正则化方法；结合k‑means聚类技术利用数据的标准差来矫正填充的数据值。本发明通过降噪自编码器模型填充用电采集数据的缺失值，加入提出的新的正则化项，提高模型性能。根据网络层的单元数设置噪声水平。利用数据的标准差来矫正填充的数据值，使得填充值更加准确。
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公开(公告)号：CN113610330B
公开(公告)日：2022-01-25
申请号：CN202111168334.6
申请日：2021-10-08
申请人： 国网江西省电力有限公司供电服务管理中心 , 国网江西省电力有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于用户体验的用户侧灵活资源用能行为优化方法，包括步骤：建立用户侧灵活资源需求响应代价模型，从不同维度量化评估用户侧灵活资源参与需求响应的负面影响，包括供电可靠性降低、固有用电习惯变化以及设备使用寿命减少；建立基于激励机制的用户侧灵活资源需求响应效用模型，量化评估用户侧灵活资源的经济效益；建立基于用户体验的用户侧灵活资源用能行为优化模型并求解，根据求解结果，获得用户用能行为安排情况。本发明综合考虑用户侧灵活资源参与需求响应的成本及补偿，避免出现因仅考虑补偿造成用户参与需求侧响应激励不足的发生，从而引起实际需求侧备用资源不可用情况发生，提高电力系统运行安全性。
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公开(公告)号：CN113610330A
公开(公告)日：2021-11-05
申请号：CN202111168334.6
申请日：2021-10-08
申请人： 国网江西省电力有限公司供电服务管理中心 , 国网江西省电力有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于用户体验的用户侧灵活资源用能行为优化方法，包括步骤：建立用户侧灵活资源需求响应代价模型，从不同维度量化评估用户侧灵活资源参与需求响应的负面影响，包括供电可靠性降低、固有用电习惯变化以及设备使用寿命减少；建立基于激励机制的用户侧灵活资源需求响应效用模型，量化评估用户侧灵活资源的经济效益；建立基于用户体验的用户侧灵活资源用能行为优化模型并求解，根据求解结果，获得用户用能行为安排情况。本发明综合考虑用户侧灵活资源参与需求响应的成本及补偿，避免出现因仅考虑补偿造成用户参与需求侧响应激励不足的发生，从而引起实际需求侧备用资源不可用情况发生，提高电力系统运行安全性。
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公开(公告)号：CN115409427B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202211332374.4
申请日：2022-10-28
申请人： 国网江西省电力有限公司供电服务管理中心
IPC分类号： G06Q10/0639 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06Q10/04 , G06F17/18
摘要： 本发明公开了一种居民负荷可用调节容量多状态的评估方法及装置，本发明通过综合考虑居民负荷侧的雷暴天气情况，可提高居民负荷可用调节容量量化精度，同时以居民负荷在雷暴天气对应多状态概率刻画居民负荷的可用调节容量，提高居民负荷的可用调节容量量化精度，避免传统两状态模型的不足，从而提升居民负荷参与电力系统测试平衡的积极性，提高电力系统运行灵活性。
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公开(公告)号：CN113422842B
公开(公告)日：2021-11-05
申请号：CN202110960124.4
申请日：2021-08-20
申请人： 国网江西省电力有限公司供电服务管理中心
摘要： 本发明提供了一种考虑网络负载的分布式电力用电信息数据采集系统，包括：S1：基于异步事件驱动网络模型构建通信服务；S2：基于分布式协调组件zookeeper构建分布式采集集群；S3：设计考虑供需平衡的分布式负载管理模型；S4：引入分布式消息中间件kafka处理剧增的业务数据。本发明利用EPOLL设计基于通信频次的读写缓冲区的异步数据处理策略，可以更加有效的利用服务器资源；弹性扩招的采集服务集群避免了采集服务的单点故障，可以随着设备的接入量在不停机的情况下弹性伸缩，极大的提高了采集服务的可靠性；基于图论构建供需平衡的分布式负载模型，考虑各个节点的资源限制，极大的提高了数据在分布式节点中的传输效率。
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公开(公告)号：CN113256031B
公开(公告)日：2021-10-26
申请号：CN202110707498.5
申请日：2021-06-25
申请人： 国网江西省电力有限公司供电服务管理中心
摘要： 本发明公开了一种基于居民需求响应策略自学习优化方法，首先建立居民智慧用能服务标本库，获取用户负荷特性及参与需求响应的历史信息，并据此构建用户激励弹性模型，得出用户响应度、用户群体参与率与激励水平之间的历史参数；其次，量化评估用户响应潜力，形成响应优先级队列，并在优先级队列下确定不同邀约比例下用户响应负荷潜力关系，据此确定合适的邀约比例；再次，基于需求响应削减负荷目标，构建需求响应成本模型，在响应成本最小化约束下，输出激励水平值；最后，基于时间卷积神经网络模型，针对不同场景需求响应实验，预测居民响应电量，评估需求响应效果，从而对模型输出参数不断训练优化，提高模型输出参数的准确性。
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公开(公告)号：CN113256031A
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN202110707498.5
申请日：2021-06-25
申请人： 国网江西省电力有限公司供电服务管理中心
摘要： 本发明公开了一种基于居民需求响应策略自学习优化方法，首先建立居民智慧用能服务标本库，获取用户负荷特性及参与需求响应的历史信息，并据此构建用户激励弹性模型，得出用户响应度、用户群体参与率与激励水平之间的历史参数；其次，量化评估用户响应潜力，形成响应优先级队列，并在优先级队列下确定不同邀约比例下用户响应负荷潜力关系，据此确定合适的邀约比例；再次，基于需求响应削减负荷目标，构建需求响应成本模型，在响应成本最小化约束下，输出激励水平值；最后，基于时间卷积神经网络模型，针对不同场景需求响应实验，预测居民响应电量，评估需求响应效果，从而对模型输出参数不断训练优化，提高模型输出参数的准确性。
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