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公开(公告)号：CN118535934A
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410602569.9
申请日：2024-05-15
Applicant: 国网宁夏电力有限公司经济技术研究院 , 国网经济技术研究院有限公司
Inventor： 任大江 , 陈丹 , 邓广志 , 张辰 , 丁盛 , 贺洁 , 张科 , 吴子矜 , 李钧超 , 黄瑞 , 张铃珠 , 岳一骁 , 张维 , 巩鑫龙 , 王龙 , 张生艳 , 李佳怡 , 苏青青 , 陈娜 , 倪远 , 雍晓峰 , 肖智宏 , 韩柳 , 刘文轩 , 吴聪颖 , 冯腾 , 申洪明 , 李厚源 , 卢曦 , 王晓旭 , 杜娜 , 巨云涛 , 张晋奇 , 贾旭文
IPC: G06F18/23 , H02J3/00 , G06F18/24 , G06F18/214 , G06N3/0895 , G06N3/0464 , G06Q50/06 , G06Q10/04
Abstract: 本发明涉及一种多设备非侵入式负荷监测方法，包括：获取有标签的样本数据，所述有标签的样本数据包括：预设类型的用电设备在电力数据测量点的电气参数值，以及作为样本标签的用电设备的负荷分类结果；获取无标签的样本数据，所述无标签的样本数据为基于所述电力数据测量点获得的多用电设备的电气参数值；基于所述有标签的样本数据，和所述无标签的样本数据，进行半监督机器学习模型的训练；基于训练后的半监督机器学习模型，对多用电设备的负荷分类结果进行预测。本方案，基于单一测量点的电力数据及少量用电设备的标签数据，进行半监督机器学习模型的构建，降低对大量有标签数据的以来，并基于训练的模型，提高负荷监测的准确度。
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公开(公告)号：CN118539447A
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410601835.6
申请日：2024-05-15
Applicant: 国网宁夏电力有限公司经济技术研究院 , 国网经济技术研究院有限公司
Inventor： 陈丹 , 李钧超 , 丁盛 , 潘庆庆 , 贺洁 , 詹国红 , 任大江 , 靳盘龙 , 郭科 , 党东升 , 闫志杰 , 张生艳 , 李佳怡 , 苏青青 , 陈娜 , 岳一骁 , 张辰 , 张铃珠 , 黄瑞 , 张维 , 巩鑫龙 , 王龙 , 陈松 , 张春林 , 肖智宏 , 韩柳 , 刘文轩 , 吴聪颖 , 冯腾 , 申洪明 , 李厚源 , 卢曦 , 王晓旭 , 杜娜 , 巨云涛 , 张晋奇 , 贾旭文
Abstract: 本发明涉及一种基于深度强化学习的配电网需求响应方法，所述方法包括：根据所述配电网的拓扑结构和电气参数，构建所述配电网针对个节点的用户的负荷需求进行响应时所应满足的潮流约束；根据用户针对电价的负荷需求及舒适度的不确定性，构建配电网对各个节点的用户的负荷需求响应模型；基于预设的神经网络模型，求解所述配电网对各个节点的用户的负荷需求响应模型。本发明，能综合考虑负荷需求不确定性及配电网的约束条件，在获取最优控制策略时保证系统安全性。
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