[發明專利]工業企業的電力能耗需求響應方法和系統、存儲介質

在審

• 申請號: 201810130412.5
• 申請日: 2018-02-08
• 公開（公告）號: CN108416509A
• 公開（公告）日: 2018-08-17
• 發明（設計）人: 周開樂;衛書宇;溫露露;陸信輝
• 申請（專利權）人: 合肥工業大學
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06Q10/04;G06Q50/06;G06N3/08
• 代理公司: 北京路浩知識產權代理有限公司 11002
• 代理人: 王瑩;余罡

本發明提供一種工業企業的電力能耗需求響應方法和系統、存儲介質，方法包括：采集工業企業中多個能耗設備在預設歷史時間段內的負荷特性數據；采用預設神經網絡進行深度學習，得到該能耗設備在預設未來時間段內的預測電力負荷；確定工業企業在預設未來時間段內的預測總電力負荷；進行工業企業?電力公司的雙方非合作博弈，得到電力公司對工業企業的期望需求負荷；對各個能耗設備各自的預測電力負荷進行調整，得到各個能耗設備各自在預設未來時間段內的優化電力負荷；根據各個能耗設備各自的優化電力負荷，確定工業企業的用電安排策略，并向電力公司進行需求響應。本發明能夠打破工業企業和電力公司之間信息不對稱的壁壘，盡量實現雙方利益最大化。

技術領域

本發明涉及用電技術領域，具體涉及一種工業企業的電力能耗需求響應方法和系統、存儲介質。

背景技術

目前，電力系統的安全運行與經濟運行面臨著多種風險，而拉閘限電等傳統的控制方法除了影響正常的生活之外，還大大增加了發電企業的機組啟停成本，并且對用電主體—工業企業的生產具有一定影響。我國目前大部分的發電系統仍然以火力發電為主，為了滿足電網高峰負荷的需求并且保證電力系統穩定，如果僅對電力系統進行改進，需要付出巨大的重復建設成本以響應用電高峰負荷，但在用電低谷負荷期間，這部分電能又白白浪費。因此僅僅通過對發電側的各項資源進行調整與優化的途徑并不能從根本上解決上述問題。

由于工業企業是用電主體，驅動工業企業積極進行電力需求響應可以有效緩解電網壓力，而調動工業企業用電積極性的途徑之一便是使工業企業成本降低，效益提高。可見，對需求側的管理和優化變得至關重要。在此背景下，為工業企業建立行之有效的電力能耗需求響應方案顯得尤為重要。

發明內容

(一)解決的技術問題

針對現有技術的不足，本發明提供了一種工業企業的電力能耗需求響應方法和系統、存儲介質，能夠打破兩者之間信息不對稱的壁壘，盡量實現工業企業和電力公司雙方利益的最大化。

(二)技術方案

為實現以上目的，本發明通過以下技術方案予以實現：

第一方面，本發明實施例提供一種工業企業的電力能耗需求響應方法，該方法包括：

采集所述工業企業中多個能耗設備在預設歷史時間段內的負荷特性數據；

根據每一個能耗設備的負荷特性數據，采用預設神經網絡進行深度學習，得到該能耗設備在預設未來時間段內的預測電力負荷；

根據各個能耗設備的所述預測電力負荷，確定所述工業企業在所述預設未來時間段內的預測總電力負荷；

根據所述工業企業的所述預測總電力負荷和電力公司的供電策略，進行工業企業-電力公司的雙方非合作博弈，得到所述電力公司對所述工業企業的期望需求負荷；

根據所述期望需求負荷，對各個能耗設備各自的所述預測電力負荷進行調整，得到各個能耗設備各自在所述預設未來時間段內的優化電力負荷；

根據各個能耗設備各自的優化電力負荷，確定所述工業企業的用電安排策略，并根據所述用電安排策略向所述電力公司進行需求響應。

第二方面，本發明實施例提供一種工業企業電力能耗需求響應系統，該系統包括：

數據采集模塊，用于采集所述工業企業中多個能耗設備在預設歷史時間段內的負荷特性數據；

負荷預測模塊，用于根據每一個能耗設備的負荷特性數據，采用預設神經網絡進行深度學習，得到該能耗設備在預設未來時間段內的預測電力負荷；

負荷整合模塊，用于根據各個能耗設備的所述預測電力負荷，確定所述工業企業在所述預設未來時間段內的預測總電力負荷；