[發明專利]一種應用于能源控制器的網荷協同控制方法

在審

• 申請號: 202111323430.3
• 申請日: 2021-11-10
• 公開（公告）號: CN113780901A
• 公開（公告）日: 2021-12-10
• 發明（設計）人: 崔高穎;胡江溢;邵雪松;黃奇峰;蔡奇新;李悅;高凡;夏宇航;高雨翔;王舒
• 申請（專利權）人: 國網江蘇省電力有限公司營銷服務中心
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06Q50/06;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京超凡宏宇專利代理事務所(特殊普通合伙) 11463
• 代理人: 衡滔

1.一種應用于能源控制器的網荷協同控制方法，其特征在于，包括：

獲取用戶用電信息；

根據預設K均值聚類算法和預設用戶簇群算法對所述用戶用電信息進行畫像測繪，獲得用戶畫像數據；

獲取歷史日數據；

根據所述用戶畫像數據和所述歷史日數據生成分析預測模型；

根據所述分析預測模型獲得可調負荷預估數據。

2.根據權利要求1所述的應用于能源控制器的網荷協同控制方法，其特征在于，所述獲取用戶用電信息的步驟，包括：

根據非侵入式負荷識別模塊和/或侵入式負荷識別模塊獲取所述用戶用電信息。

3.根據權利要求1所述的應用于能源控制器的網荷協同控制方法，其特征在于，所述用戶用電信息包括細粒度數據，所述根據預設K均值聚類算法和預設用戶簇群算法對所述用戶用電信息進行畫像測繪，獲得用戶畫像數據的步驟，包括：

根據所述細粒度數據分析用戶的用電特征、行為特征以及消費習慣，生成標簽模型；

根據所述預設K均值聚類算法和所述預設用戶簇群算法處理所述標簽模型，生成所述用戶畫像數據。

4.根據權利要求1所述的應用于能源控制器的網荷協同控制方法，其特征在于，所述獲取歷史日數據的步驟，包括：

獲取粗粒度數據，所述粗粒度數據包括歷史日中的環境因素相關聯的變量數據；

根據所述粗粒度數據進行模糊聚類分析，生成所述歷史日數據。

5.根據權利要求4所述的應用于能源控制器的網荷協同控制方法，其特征在于，所述根據所述用戶畫像數據和所述歷史日數據生成分析預測模型的步驟，包括：

將所述歷史日數據和所述用戶畫像數據輸入預設RBF人工神經網絡，生成所述分析預測模型。

6.根據權利要求1所述的應用于能源控制器的網荷協同控制方法，其特征在于，所述根據所述分析預測模型獲得可調負荷預估數據的步驟之后，所述方法還包括：

根據所述可調負荷預估數據生成負荷調控數據。

7.一種應用于能源控制器的網荷協同控制系統，其特征在于，包括：

用電信息獲取模塊，用于獲取用戶用電信息；

用戶畫像模塊，用于根據預設K均值聚類算法和預設用戶簇群算法對所述用戶用電信息進行畫像測繪，獲得用戶畫像數據；

歷史日數據獲取模塊，用于獲取歷史日數據；

分析預測模塊，用于根據所述用戶畫像數據和所述歷史日數據生成分析預測模型；

負荷預估模塊，用于根據所述分析預測模型獲得可調負荷預估數據。

8.根據權利要求7所述的應用于能源控制器的網荷協同控制系統，其特征在于，所述用電信息獲取模塊具體用于根據非侵入式負荷識別模塊和/或侵入式負荷識別模塊獲取所述用戶用電信息。

9.一種電子設備，其特征在于，包括：存儲器、處理器以及存儲在所述存儲器中并可在所述處理器上運行的計算機程序，所述處理器執行所述計算機程序時實現如權利要求1至6任一項所述的應用于能源控制器的網荷協同控制方法的步驟。

10.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，所述計算機可讀存儲介質上存儲有指令，當所述指令在計算機上運行時，使得所述計算機執行如權利要求1至6任一項所述的應用于能源控制器的網荷協同控制方法。