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[發(fā)明專利]主動需求響應(yīng)潛力分析方法、裝置、設(shè)備以及存儲介質(zhì)有效

專利信息
申請?zhí)枺?/td> 201911419064.4 申請日: 2019-12-31
公開(公告)號: CN111242423B 公開(公告)日: 2022-07-12
發(fā)明(設(shè)計)人: 唐猛;楊文偉;王如發(fā);莊蒙蒙;李祖毅 申請(專利權(quán))人: 深圳能源售電有限公司;深圳市芝電能源科技有限公司
主分類號: G06Q10/06 分類號: G06Q10/06;G06Q50/06
代理公司: 華進聯(lián)合專利商標代理有限公司 44224 代理人: 李姣姣
地址: 518051 廣東省深圳市南山區(qū)前海深港合作區(qū)*** 國省代碼: 廣東;44
權(quán)利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 主動 需求 響應(yīng) 潛力 分析 方法 裝置 設(shè)備 以及 存儲 介質(zhì)
【說明書】:

本申請涉及一種主動需求響應(yīng)潛力分析方法、裝置、計算機設(shè)備和存儲介質(zhì),本申請通過非侵入式的負荷識別對需求側(cè)各個電器的實時用電數(shù)據(jù)進行識別,而后進行需求響應(yīng)分析,以獲取實時負荷數(shù)據(jù)以及需求響應(yīng)潛力數(shù)據(jù),并基于實時負荷數(shù)據(jù)以及需求響應(yīng)潛力數(shù)據(jù)獲取電力補償信號,而后基于該電力補償信號以及用戶的實時用電數(shù)據(jù)來生成并推送補償獎勵信息給到用戶端,通過補償獎勵來進行用戶端的用電管理。通過非侵入式的負荷識別,有效提高對需求側(cè)的能源監(jiān)測能力以及需求側(cè)用電數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)源質(zhì)量,同時通過在用電管理中向用戶補償獎勵信息來調(diào)節(jié)用戶對電器的使用,可以有效提高用戶對于用電管理的參與度,進一步提高根據(jù)需求響應(yīng)來進行用電管理的效率。

技術(shù)領(lǐng)域

本申請涉及計算機技術(shù)領(lǐng)域,特別是涉及一種主動需求響應(yīng)潛力分析方法、裝置、設(shè)備以及存儲介質(zhì)。

背景技術(shù)

需求側(cè)管理是提高電能利用效率的方法之一。然而現(xiàn)有的需求側(cè)管理存在多個問題。一是需求側(cè)能源使用模式的探測識別與精準預(yù)測;二是在電力市場環(huán)境下能源互聯(lián)網(wǎng)用戶側(cè)實施過程中的最優(yōu)決策管理,三是用戶可持續(xù)性參與能源互聯(lián)網(wǎng)需求側(cè)的成本,四是能源互聯(lián)網(wǎng)商業(yè)模式的可持續(xù)性。其中需求響應(yīng)是實現(xiàn)能源互聯(lián)網(wǎng)的關(guān)鍵技術(shù)。需求響應(yīng)是電力需求響應(yīng)的簡稱,是指當電力批發(fā)市場價格升高或系統(tǒng)可靠性受威脅時,電力用戶接收到供電方發(fā)出的誘導性減少負荷的直接補償通知或者電力價格上升信號后,改變其固有的習慣用電模式,達到減少或者推移某時段的用電負荷而響應(yīng)電力供應(yīng),從而保障電網(wǎng)穩(wěn)定,并抑制電價上升的短期行為。

目前已有通過采用深度強化學習來進行需求響應(yīng)分析的方法,然而這些方案基本都是在本地運行服務(wù)器運行執(zhí)行,這種執(zhí)行方式并不能滿足需求響應(yīng)方案在實際運行中的時效性要求。

發(fā)明內(nèi)容

基于此,有必要針對傳統(tǒng)的方案不能滿足需求響應(yīng)方案在實際運行中的時效性要求的問題,提供一種能夠有效縮短延時的主動需求響應(yīng)潛力分析方法、裝置、計算機設(shè)備以及存儲介質(zhì)。

一種主動需求響應(yīng)潛力分析方法,所述方法包括:

獲取用戶用電的用電參數(shù),通過非侵入式負荷識別,獲取所述用電參數(shù)對應(yīng)用戶的用電行為數(shù)據(jù);

將所述用電行為數(shù)據(jù)輸入預(yù)設(shè)需求響應(yīng)分析模型,通過協(xié)同邊緣計算,獲取預(yù)估用戶響應(yīng)行為數(shù)據(jù),所述預(yù)設(shè)需求響應(yīng)分析模型通過用戶歷史行為數(shù)據(jù)對初始因子圖模型進行訓練獲取;

將所述預(yù)估用戶響應(yīng)行為數(shù)據(jù)輸入預(yù)設(shè)行為決策模型,通過協(xié)同邊緣計算,獲取用戶響應(yīng)交互數(shù)據(jù),將所述用戶響應(yīng)交互數(shù)據(jù)反饋至所述用戶,所述預(yù)設(shè)行為決策模型基于深度強化學習與機器說服技術(shù)構(gòu)建;

獲取用戶根據(jù)所述用戶響應(yīng)交互數(shù)據(jù)生成的主動響應(yīng)數(shù)據(jù);

根據(jù)所述用戶響應(yīng)交互數(shù)據(jù)與所述主動響應(yīng)數(shù)據(jù),獲取所述用戶對應(yīng)的主動需求響應(yīng)潛力分析數(shù)據(jù)。

在其中一個實施例中,所述獲取用戶用電的用電參數(shù),通過非侵入式負荷識別,獲取所述用電參數(shù)對應(yīng)用戶的用電行為數(shù)據(jù)包括:

獲取用戶用電的用電參數(shù);

獲取所述用電參數(shù)對應(yīng)的負荷變化數(shù)據(jù);

根據(jù)所述負荷變化數(shù)據(jù)獲取負荷事件探測數(shù)據(jù);

提取所述負荷事件探測數(shù)據(jù)對應(yīng)的電力信號特征;

對所述電力信號特征進行負荷識別,獲取所述用戶的每個用電設(shè)備的用電數(shù)據(jù);

根據(jù)所述用電數(shù)據(jù)獲取所述用戶的用電行為數(shù)據(jù)。

在其中一個實施例中,所述將所述用電行為數(shù)據(jù)輸入預(yù)設(shè)需求響應(yīng)分析模型,通過協(xié)同邊緣計算,獲取預(yù)估用戶響應(yīng)行為數(shù)據(jù)之前,包括:

獲取用戶對應(yīng)的時間特征數(shù)據(jù)、歷史用戶行為數(shù)據(jù)、歷史負荷狀態(tài)數(shù)據(jù)以及歷史響應(yīng)頻率特征數(shù)據(jù);

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