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公开(公告)号：CN114048976A
公开(公告)日：2022-02-15
申请号：CN202111265814.4
申请日：2021-10-28
Applicant: 上海电力大学
Abstract: 本发明涉及一种考虑多重响应潜力影响因素的变频空调负荷调控方法，包括：根据变频空调响应潜力评估模型获取配网辖区内的变频空调需求响应潜力；根据变频空调需求响应潜力，通过日前调度模型获取变频空调目标功率；对配网辖区内的变频空调进行聚类，获得若干个聚合小组；根据变频空调目标功率，通过联合调度模型，以聚合小组为单位对配网辖区变频空调集群进行分组温度控制。与现有技术相比，本发明全面指导变频空调参与电力系统需求响应资源在电力系统中发挥削峰填谷作用，控制难度低，效率高，准确性高。
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公开(公告)号：CN113991655A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202111263152.7
申请日：2021-10-28
Applicant: 国网上海市电力公司 , 上海电力大学 , 华东电力试验研究院有限公司
Inventor： 王皓靖 , 田英杰 , 傅广努 , 时珊珊 , 杨秀 , 沈浩 , 苏运 , 陈赟 , 赵文恺 , 杨堤 , 李凡 , 孙改平 , 吴裔 , 李安 , 刘舒 , 时志雄 , 张开宇 , 郭乃网 , 金妍斐 , 胡印驰 , 吴吉海 , 柴梓轩 , 徐耀杰
Abstract: 本发明涉及一种定频空调负荷聚合需求响应潜力评估方法、装置及介质，方法包括：建立集群定频空调近似聚合模型；计算定频空调用户的室内温度初始可调节裕度和用户意愿度影响因子；根据室内温度初始可调节裕度和用户意愿度影响因子，计算定频空调负荷的实际弹性受控温度范围；获取用户可控度；根据集群定频空调近似聚合模型以及用户可控度实际弹性受控温度范围，建立定频空调负荷聚合需求响应潜力评估模型，根据该模型计算直接负荷控制模式下采用温度控制的定频空调负荷弹性聚合响应潜力。与现有技术相比，本发明兼顾多重响应潜力影响因素，准确性高。
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公开(公告)号：CN114723221B
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202210236239.3
申请日：2022-03-11
Applicant: 上海电力大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06 , H02J3/00
Abstract: 本发明涉及一种面向整体性集中供热和需求响应的热电联合优化调度方法，包括以下步骤：建立整体性集中供热网络动态传热模型，该整体性集中供热网络动态传热模型包括换热器动态模型、热管网动态模型、散热器动态模型和热建筑动态模型；构建基于峰谷差成本和可调控分时电价的电力需求响应机制；根据整体性集中供热网络动态传热模型在传热过程中的储热能力，构建基于刚性供热负荷和可平移供热负荷的热力需求响应机制；构建包含电力需求响应机制和热力需求响应机制的聚合需求响应机制；获取电网数据，并基于聚合需求响应机制进行热电联合优化调度。与现有技术相比，本发明可有效提升供能灵活性，提升系统的运行稳定性和经济性，降低系统运行费用。
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公开(公告)号：CN115222195A
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN202210572401.9
申请日：2022-05-24
Applicant: 上海电力大学
IPC: G06Q10/06 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F30/20 , H02J3/06 , H02J3/16 , H02J3/18 , H02J3/32 , H02J3/38 , G06F111/04
Abstract: 本发明涉及一种考虑源‑网‑荷‑储灵活性资源的配电网优化调度方法，包括以下步骤：针对不同灵活性资源，建立相应的灵活性资源模型，其中，灵活性资源模型包括半控型电源模型、可中断负荷模型、储能侧模型以及SOP模型；确定灵活性评价指标，其中，灵活性评价指标包括上调灵活性不足指标和下调灵活性不足指标；基于灵活性资源模型以及灵活性评价指标，通过设定目标函数以及约束条件，构建配电网优化调度模型；对配电网优化调度模型进行求解，得到调度最优解，并根据调度最优解对各灵活性资源的工作状态进行相应控制。与现有技术相比，本发明能够有效提升电力系统的灵活调节能力，从而保证电力系统稳定、安全经济运行。
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公开(公告)号：CN114723221A
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202210236239.3
申请日：2022-03-11
Applicant: 上海电力大学
Abstract: 本发明涉及一种面向整体性集中供热和需求响应的热电联合优化调度方法，包括以下步骤：建立整体性集中供热网络动态传热模型，该整体性集中供热网络动态传热模型包括换热器动态模型、热管网动态模型、散热器动态模型和热建筑动态模型；构建基于峰谷差成本和可调控分时电价的电力需求响应机制；根据整体性集中供热网络动态传热模型在传热过程中的储热能力，构建基于刚性供热负荷和可平移供热负荷的热力需求响应机制；构建包含电力需求响应机制和热力需求响应机制的聚合需求响应机制；获取电网数据，并基于聚合需求响应机制进行热电联合优化调度。与现有技术相比，本发明可有效提升供能灵活性，提升系统的运行稳定性和经济性，降低系统运行费用。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114629103A
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN202011425508.8
申请日：2020-12-09
IPC: H02J3/00
Abstract: 本发明涉及一种基于inception结构负荷分解模型的楼宇负荷分解方法，包括以下步骤：S1：获取楼宇能耗负荷数据和楼宇对应的气象数据；S2：对楼宇能耗负荷数据进行预处理和去噪处理；S3：将楼宇能耗负荷数据和气象数据分别输入多个深度神经网络，分别提取得到特征数据；S4：构建基于inception结构的负荷分解模型；S5：将多个深度神经网络提取得到的特征数据输入负荷分解模型，得到负荷分解结果。与现有技术相比，本发明具有提高分解准确率等优点。
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公开(公告)号：CN114021391A
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN202111480681.2
申请日：2021-12-06
Applicant: 国网上海市电力公司 , 华东电力试验研究院有限公司 , 上海电力大学
IPC: G06F30/20 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , H02J3/00 , G06F111/08 , G06F119/08
Abstract: 本发明涉及一种基于动态能耗与用户心理的电动汽车充电负荷预测方法，包括：设定待预测区域内的电动汽车数量以及起始SOC；构建电动汽车出行模型和实际耗电量模型；根据出行模型，通过马尔可夫动态路径决策模型获取每辆电动汽车的最优策略，根据对应的最优策略模拟每辆电动汽车的出行过程；模拟过程中，对于每辆电动汽车的每个出行道路节点，根据实际耗电量模型和起始SOC，预先计算该电动汽车下一段出行过程的耗电量以及当前SOC，确定该电动汽车在当前出行道路节点的充电需求，累计所有电动汽车在各出行道路节点的充电需求，获得待预测区域内电动汽车充电需求的时空分布。与现有技术相比，本发明具有准确性高、可靠性强等优点。
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公开(公告)号：CN114048976B
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202111265814.4
申请日：2021-10-28
Applicant: 上海电力大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06 , F24F11/64
Abstract: 本发明涉及一种考虑多重响应潜力影响因素的变频空调负荷调控方法，包括：根据变频空调响应潜力评估模型获取配网辖区内的变频空调需求响应潜力；根据变频空调需求响应潜力，通过日前调度模型获取变频空调目标功率；对配网辖区内的变频空调进行聚类，获得若干个聚合小组；根据变频空调目标功率，通过联合调度模型，以聚合小组为单位对配网辖区变频空调集群进行分组温度控制。与现有技术相比，本发明全面指导变频空调参与电力系统需求响应资源在电力系统中发挥削峰填谷作用，控制难度低，效率高，准确性高。
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公开(公告)号：CN113824142B
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202111054188.4
申请日：2021-09-09
Applicant: 上海电力大学
Abstract: 本发明提供一种多主体投资多微网系统的最优配置方法，包括以下步骤：步骤S1，构建多微网系统年支付函数和配电网系统收益函数；步骤S2，构建主从博弈模型；步骤S3，根据储能数量的历史数据，给定博弈主体多微网系统初始化的分布式电源数量和初始化的储能数量，并输入负荷等基本数据；步骤S4，按照配合网系统约束条件，执行自适应遗传算法求出并修改满足博弈从体的目标的源储数量；步骤S5，根据修改后的源储数量，并按照多微网系统约束条件，执行粒子群算法求出满足博弈主体的目标的源储数量；步骤S6，迭代步骤S4和步骤S5，直到满足Stackelberg‑Nash均衡条件为止；步骤S7，输出最终的源储数量。本发明还提供一种多主体投资多微网系统的最优配置系统。
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公开(公告)号：CN115271780A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210575825.0
申请日：2022-05-24
Applicant: 上海电力大学
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的非侵入式负荷在线监控方法及其系统，该方法包括以下步骤：获取用电负荷历史数据；基于用电负荷历史数据，进行神经网络训练，得到非侵入式负荷监控模型；采集用电负荷实时数据，并对用电负荷实时数据进行预处理；利用非侵入式负荷监控模型对预处理后的用电负荷实时数据进行分解，得到监控结果并进行展示。与现有技术相比，本发明利用离线数据为深度学习模型提供学习标签预训练模型；通过后端Django框架实现采集数据处理及在线监控，并利用前端Vue‑ElementUI框架对负荷监控结果进行展示，能够充分考虑外界干扰因素，有效提高监测结果的实时性和准确性。
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