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公开(公告)号：CN105184408B
公开(公告)日：2019-08-20
申请号：CN201510581332.8
申请日：2015-09-14
Applicant: 上海上塔软件开发有限公司
IPC: G06F16/35
Abstract: 本发明涉及一种基于电器用电效用分级和用户用电行为识别的节能方法，包括以下步骤：步骤一：给出节能优化的目标函数。步骤二：给出节能优化的基本约束条件。步骤三：根据采集到的电器运行状态s(d，t)进行用户用电行为自识别，通过建立隐马尔可夫模型，获得用户的用电行为之间的关联性。步骤五：根据效用等级判断控制策略。步骤六：判断下一个调度时间段是否继续节能，若继续进行，则跳至步骤二；若不继续进行，则节能优化结束。本方法可以有针对性的对用户用电行为进行分析识别，并自动给出节能策略，节能率高，效果好，为实现自动节能和家庭能量管理提供良好的技术支持。
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公开(公告)号：CN116028768A
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202211741929.0
申请日：2022-12-29
Applicant: 上海交通大学 , 上海禹茗科技有限公司 , 上海上塔软件开发有限公司
Abstract: 本发明公开了一种时空耦合的电力系统碳流分布离散分析计算方法，属于电力系统耦合分析技术领域。本发明通过基于多连续时间断面内电源和负荷的时空耦合特性，对碳排放进行高效的溯源、支路/节点碳流率的快速求解，能够保证系统整体和用电各环节的碳平衡，同时使负荷节点可以在不降低用电总量的条件下，通过用电时序的优化实现减排，促进新能源消纳。本发明是一种能够为电力系统碳排放的统计、溯源和分析建立了全新的基础理论和计算方法。
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公开(公告)号：CN110309984A
公开(公告)日：2019-10-08
申请号：CN201910617088.4
申请日：2019-07-09
Applicant: 上海上塔软件开发有限公司
Abstract: 本发明公开了家庭能源管理技术领域的一种非侵入式负荷识别与短期用户行为预测方法，步骤包括数据预处理、基于深度学习的序列学习和电器状态辨识与短期用户行为预测，利用给定的历史用电序列进行负荷识别，然后在基于之前的负荷识别模型中的序列学习模块进行短期用户行为预测，短期用户行为预测可以为智能家居系统的电器自动化运行提供参考，采用获取成本更低的低频采集数据，深入分析用户内部负荷成分、获取的负荷信息，完善了用电信息采集系统与智能用电系统。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110059895A
公开(公告)日：2019-07-26
申请号：CN201910370360.3
申请日：2019-05-06
Applicant: 上海上塔软件开发有限公司 , 上海交通大学
Abstract: 本发明公开了电器需求响应潜力分析技术领域的基于用户行为的电器需求响应潜力分析方法，根据智能插座收集的历史用电数据，考虑用户行为、设备用电特性和设备可控性，计算电器的需求响应潜力，通过最小化对用户设备使用习惯的影响来衡量电器的需求响应潜力，定义方法同设备可控性，然后，基于设备可控性和在任何给定时段中预测的能消来计算电器的需求响应潜力；本发明通过在家庭能效管理系统背景下，电器需求响应潜力分析可以在不损害用户用电满意程度的前提下，仅借助智能插座有效完成电器使用调度，实用性强。
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公开(公告)号：CN105184408A
公开(公告)日：2015-12-23
申请号：CN201510581332.8
申请日：2015-09-14
Applicant: 上海上塔软件开发有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于电器用电效用分级和用户用电行为识别的节能方法，包括以下步骤：步骤一：给出节能优化的目标函数。步骤二：给出节能优化的基本约束条件。步骤三：根据采集到的电器运行状态s(d,t)进行用户用电行为自识别，通过建立隐马尔可夫模型，获得用户的用电行为。步骤五：根据效用等级判断控制策略。步骤六：判断下一个调度时间段是否继续节能，若继续进行，则跳至步骤二；若不继续进行，则节能优化结束。本方法可以有针对性的对用户用电行为进行分析识别，并自动给出节能策略，节能率高，效果好，为实现自动节能和家庭能量管理提供良好的技术支持。
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公开(公告)号：CN105243445A
公开(公告)日：2016-01-13
申请号：CN201510647637.4
申请日：2015-10-09
Applicant: 上海上塔软件开发有限公司
Abstract: 本发明涉及基于电器用电效用分级和用户用电行为识别的削峰方法，包括以下步骤：步骤一：给出削峰的目标函数。步骤二：给出削峰优化的基本约束条件。步骤三：控制中心发出削峰响应信号并给出削峰量，响应开始，获得效用等级识别结果。步骤四：针对处于负效用或低效用等级的电器，根据目标函数和约束条件，基于改进强度帕累托算法求解并获得最优控制策略。步骤五：计算负荷削减量，判断是否达到削峰条件。步骤六：执行控制策略，对步骤四和步骤五中求解得到的相应电器实施切负荷控制。步骤七：判断下一个调度时间段响应是否继续进行，若继续进行，则跳至步骤三；若不继续进行，则响应结束。
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公开(公告)号：CN110309984B
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN201910617088.4
申请日：2019-07-09
Applicant: 上海上塔软件开发有限公司
Abstract: 本发明公开了家庭能源管理技术领域的一种非侵入式负荷识别与短期用户行为预测方法，步骤包括数据预处理、基于深度学习的序列学习和电器状态辨识与短期用户行为预测，利用给定的历史用电序列进行负荷识别，然后在基于之前的负荷识别模型中的序列学习模块进行短期用户行为预测，短期用户行为预测可以为智能家居系统的电器自动化运行提供参考，采用获取成本更低的低频采集数据，深入分析用户内部负荷成分、获取的负荷信息，完善了用电信息采集系统与智能用电系统。
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