CN113222429A - 基于地理信息一致性校验的电网用电需求监管方法 - Google Patents
基于地理信息一致性校验的电网用电需求监管方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN113222429A CN113222429A CN202110553749.9A CN202110553749A CN113222429A CN 113222429 A CN113222429 A CN 113222429A CN 202110553749 A CN202110553749 A CN 202110553749A CN 113222429 A CN113222429 A CN 113222429A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- power
- fitting
- data
- electricity
- power utilization
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 38
- 238000012795 verification Methods 0.000 title claims abstract description 14
- 230000005611 electricity Effects 0.000 claims abstract description 62
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims abstract description 22
- 230000001105 regulatory effect Effects 0.000 claims abstract description 16
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 9
- 230000006399 behavior Effects 0.000 claims description 67
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 10
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 claims description 2
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 abstract description 9
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 3
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 3
- 230000001174 ascending effect Effects 0.000 description 2
- 230000001276 controlling effect Effects 0.000 description 2
- 238000011161 development Methods 0.000 description 2
- 230000006870 function Effects 0.000 description 2
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 230000009471 action Effects 0.000 description 1
- 238000003491 array Methods 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000013135 deep learning Methods 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 description 1
- 238000012806 monitoring device Methods 0.000 description 1
- 238000007619 statistical method Methods 0.000 description 1
- 238000012549 training Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/063—Operations research, analysis or management
- G06Q10/0631—Resource planning, allocation, distributing or scheduling for enterprises or organisations
- G06Q10/06315—Needs-based resource requirements planning or analysis
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/06—Energy or water supply
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
- Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
- Y02P90/80—Management or planning
- Y02P90/82—Energy audits or management systems therefor
Landscapes
- Business, Economics & Management (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Economics (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Marketing (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Public Health (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Water Supply & Treatment (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Supply And Distribution Of Alternating Current (AREA)
Abstract
本发明公开一种基于地理信息一致性校验的电网用电需求监管方法，包括：获取用电需求侧的用电行为数据；对用电行为数据基于曲线拟合进行连续化处理后，得到目标时间段内的用电状态拟合曲线；对用电状态拟合曲线进行用电行为分析，得到用电需求侧的待调控设备；获取待调控设备的实际物理位置，对实际物理位置与预先设定位置进行一致性校验，根据校验结果在预先存储的调度策略方案库中调取与用电行为分析结果匹配的调度策略，以此对用电需求侧进行用电行为的控制。通过用户侧实际用电装置的实际物理位置与预先设定位置的一致性校验，保证智能设备与系统监控平台的可靠性连接。
Description
技术领域
本发明涉及电力系统技术领域，特别是涉及一种基于地理信息一致性校验的电网用电需求监管方法。
背景技术
本部分的陈述仅仅是提供了与本发明相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。
随着经济不断发展和电力需求的增加，电网规模和设备数据越来越多，电力需求侧管理是指由电网系统平台对用电侧的监管，通过对用户侧的用电数据的统一监管，根据用户侧实际用电行为数据，调取对应的电网调度策略，以实现高峰时少用电、低谷时多用电，提高供电效率、优化用电方式。但是由于电网系统平台上连接的用户侧越来越多，监控对象也越来越多，一个监控平台需要连接若干个被控设备，若被控设备未在指定位置发挥指定功能的话，在系统平台下发控制指令时，极易发生错误连接、误控制的问题，影响智慧电网用电主动需求管理的可靠性，影响电力调度策略实施的准确性、可靠性和时效性等。
发明内容
为了解决上述问题，本发明提出了一种基于地理信息一致性校验的电网用电需求监管方法，通过用户侧实际用电装置的实际物理位置与预先设定位置的一致性校验，保证智能设备与系统监控平台的可靠性连接，通过用户侧实际用电行为数据，调取与执行对应的电网调度策略，提升用户需求侧监管的可靠性。
为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
第一方面，本发明提供一种基于地理信息一致性校验的电网用电需求监管方法，包括：
获取用电需求侧的用电行为数据；
对用电行为数据基于曲线拟合进行连续化处理后，得到目标时间段内的用电状态拟合曲线；
对用电状态拟合曲线进行用电行为分析，得到用电需求侧的待调控设备；
获取待调控设备的实际物理位置，对实际物理位置与预先设定位置进行一致性校验，根据一致性校验结果在预先存储的调度策略方案库中调取与用电行为分析结果匹配的调度策略，以此对用电需求侧进行用电行为的控制。
第二方面，本发明提供一种基于地理信息一致性校验的电网用电需求监管系统，包括：
数据获取模块，被配置为获取用电需求侧的用电行为数据；
数据拟合模块，被配置为对用电行为数据基于曲线拟合进行连续化处理后，得到目标时间段内的用电状态拟合曲线；
行为分析模块，被配置为对用电状态拟合曲线进行用电行为分析，得到用电需求侧的待调控设备；
匹配模块，被配置为获取待调控设备的实际物理位置，对实际物理位置与预先设定位置进行一致性校验，根据一致性校验结果在预先存储的调度策略方案库中调取与用电行为分析结果匹配的调度策略，以此对用电需求侧进行用电行为的控制。
第三方面，本发明提供一种电子设备，包括存储器和处理器以及存储在存储器上并在处理器上运行的计算机指令，所述计算机指令被处理器运行时，完成第一方面所述的方法。
第四方面，本发明提供一种计算机可读存储介质，用于存储计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时，完成第一方面所述的方法。
与现有技术相比，本发明的有益效果为：
通过对用电侧的用电数据进行分析，生成电力用户的用电行为数据，获得电力用户的多个用电设备的用电量、以及总用电量与时间的对应关系，通过该对应关系，生成该电力用户对应的需求侧调度策略，可以为电力用户提供具备针对性且精细化的用电参考建议，提高居民用电的需求侧管理效果。
由于电网系统平台上连接的用户侧越来越多，在系统平台下发控制指令时，极易发生错误连接、误控制的问题，只有保证被控设备处于正确的待执行位置时才能做出精确的动作，所以本发明通过实际物理位置与预先设定位置的一致性校验，保证设备与系统监控平台的可靠性连接，保证被控设备在设定位置上接收准确的控制指令，避免误控制的问题，提高智慧电网用电主动需求管理的可靠性，提高电力调度策略实施的准确性、可靠性和时效性等。
本发明附加方面的优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。
附图说明
构成本发明的一部分的说明书附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。
图1为本发明实施例1提供的基于地理信息一致性校验的电网用电需求监管方法流程图。
具体实施方式：
下面结合附图与实施例对本发明做进一步说明。
应该指出，以下详细说明都是示例性的，旨在对本发明提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本发明所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。
需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本发明的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
实施例1
如图1所示，本实施例提供一种基于地理信息一致性校验的电网用电需求监管方法，包括：
S1：获取用电需求侧的用电行为数据；
S2：对用电行为数据基于曲线拟合进行连续化处理后，得到目标时间段内的用电状态拟合曲线；
S3：对用电状态拟合曲线进行用电行为分析，得到用电需求侧的待调控设备；
S4：获取待调控设备的实际物理位置，对实际物理位置与预先设定位置进行一致性校验，根据校验结果在预先存储的调度策略方案库中调取与用电行为分析结果匹配的调度策略，以此对用电需求侧进行用电行为的控制。
在本实施例中，用电行为数据包括多个用电设备在设定时间段内的用电量，电力用户的总用电量；通过对用电行为数据的统计分析，生成电力用户的用电行为数据，该用电行为数据包括电力用户的多个用电设备的用电量与时间的对应关系，电力用户的总用电量与时间的对应关系。
在本实施例中，分段统计用电设备的用电状态，即通过对离散的用电行为数据进行连续化处理，得到基于时间序列的拟合曲线，目的是得到在目标时间段内用电行为数据的统计特性和发展规律，在保证较高数据拟合精度的前提下，减少数据量，避免数据失真，保证数据的真实性，提高监控精度和监控效率；
具体地：对用电需求侧在目标时间段内的用电行为数据按时间点进行排序后，对预设的第一拟合时间段内的用电行为数据进行曲线拟合，根据最大误差阈值对得到的第一拟合曲线进行误差判断；
根据判断结果，对第一拟合时间段的终止时间进行修正，直至得到的第一拟合曲线满足误差要求，根据时间顺序在目标时间段依次进行曲线拟合，直至到达目标时间段的终止时间，得到多段拟合时间段及其拟合曲线。
优选地，所述目标时间段可选择1分钟、10分钟、30分钟、1小时、2小时、4小时、12小时、24小时等若干选项，根据选择的时间段决定拟合出哪个时间段的数据，即可以详细查看，又可以大范围查看；
同理，预设的拟合时间段也可选择1分钟、10分钟、30分钟、1小时、2小时、4小时、12小时等；可以理解的，在24小时内可随意选择时间段。
在本实施例中，采用分段函数对各个时间段的数据进行曲线拟合，从目标时间段的起始点开始读取用电行为数据，按照时间升序排列后，首先采用二次多项式对预设的第一拟合时间段内的用电行为数据进行曲线拟合，得到第一拟合曲线，继而通过预设最大误差控制量的方式，对得到的第一拟合曲线进行验证，若得到的拟合曲线在最大误差控制量的范围内，则表示符合拟合要求；
具体地：根据最大误差阈值，对得到的第一拟合曲线根据最大误差阈值判断是否满足误差要求；
若不满足，对第一拟合时间段的终止时间进行修正，缩小第一拟合时间段，继续对缩小后的拟合时间段内数据进行曲线拟合，直至得到的第一拟合曲线满足误差要求；
若满足，存储第一拟合时间段、第一拟合曲线以及第一拟合公式，并根据时间顺序对目标时间段依次向后进行拟合，直至到达目标时间段的终止时间。
在本实施例中，如果第一拟合曲线的最大误差超过最大误差阈值，则缩小第一拟合时间段，然后使用三次多项式继续拟合；
在本实施例中，如果第一拟合曲线的最大误差在最大误差阈值以内，且误差超过最大误差阈值的范围，则将数据量减少到80％，继续上述过程，直至最大误差在最大误差阈值的范围，则视为满足误差要求。
在本实施例中，达到误差要求后，记录各个拟合时间段及其拟合公式的多项式系数，以[0:00-7:35|D-C-B-A]为例，其中，0:00-7:35为该拟合公式的拟合时间段，以24小时为24计算，前面为小时，后面为分钟；D-C-B-A为拟合公式D+Cx+Bxx+Axxxx，当采用二次多项式时，A＝0。
优选地，第一拟合时间段的起止时间为目标时间段的起止时间，拟合结束的时间为目标时间段的的终止时间。
优选地，每个拟合时间段的时长可以相等或不等。
在本实施例中，在电网监控平台中，预设数据库，在数据库中存储用电需求侧的用电行为数据表、历史数据表，根据接收的查询指令，在历史数据表中调取目标时间段的的用电行为数据；
启动拟合服务后，读取App.config配置文件，App.config配置文件执行过程如下：
(1)从起点开始读取用电行为数据，按照时间升序排列后，使用二次多项式进行拟合，如果最大误差在x％以内，达到拟合要求；如果最大误差超过x％，使用三次多项式拟合，如果最大误差在x％以内，且误差超过x％，则将数据量减少到80％，继续上述过程，直至最大误差在x％以内，满足误差要求；
(2)达到误差要求后，记录上述拟合公式的多项式系数以及拟合时间段；
(3)从上次拟合公式的区间最大值点开始继续执行拟合过程，并将拟合结果附加到字符串上；
(4)遍历完24小时内的所有数据列后，将字符串表写入到数据库的数据表中。
(5)如果是Timer＝false形式，则遍历完当前区域后，继续遍历其他区域，直到所有区域实时表内的数据量拟合结束，如果数据表中存在该天数据，停止遍历，直到程序循环结束，将所有拟合公式写入当天的数据列表中。
优选地，在App.config配置文件中：
定义控制服务模块程序的运行方式：Timer＝true为定时执行，且读取昨天24小时内的数据；
Timer＝false为立即执行，且读取昨天24小时内的数据，一直向下遍历所有区域实时表内的数据，如果数据表内已有当天数据，忽略即可；
定义ActiveTime为控制定时执行时的启动时间；
定义最大误差控制量x，控制数据拟合过程中的最大误差值，本实施例设置为5。
在本实施例中，还包括对获取的用电行为数据进行数据稀疏的预处理操作，同时也是为了减少数据量，将数据稀疏成10分钟/条的间隔；可以理解的，时间间隔可根据实际应用场景进行自适应更改，本实施例预设10分钟/条的间隔；
优选地，在数据稀疏前首先判断当前数据是否被稀疏过，然后批量稀疏；
优选地，采用Array列表查阅出大量数据后，然后进行稀疏，每条数据在稀疏后，在已稀疏字段做出标记，如值1，在遍历中只查询标记值为null的行进行遍历即可，提高查询量。
在本实施例中，对历史用电数据基于深度学习预先训练得到行为分析模型，根据得到的各段拟合时间段的拟合曲线，采用行为分析模型对用电状态拟合曲线进行用电行为分析。
在本实施例中，根据对用电行为的分析结果，生成电力用户对应的需求侧管理报告，包括电力用户的用电行为数据、用电控制方案；
如，通过用电行为数据，发现该电力用户的热水器用电耗电量较大，则通过匹配的调度策略控制热水器的供电时间、供电模式、运行模式等；
如，通过用电行为数据，发现该电力用户的照明用电的耗电量较大，则通过匹配的调度策略控制照明设备的运行时长、启动时间、启动模式等，比如联合红外监控设备监测到房间在一定时间段内没有人时，则控制照明设备关闭。
在本实施例中，在电网监控平台上预先设定用电需求侧的用电设备的地理位置，获取用电需求侧的待调控设备的实际物理位置，将实际物理位置与设定位置进行比较，计算偏差值，根据偏差值与偏差阈值的比较结果决定调度策略方案是否发出；
优选地，若偏差值大于偏差阈值，超出偏差阈值的范围，则不发出调度控制指令，发出报警信号，指示抢修人员做进一步验证；若未超出偏差阈值的范围，则根据校验结果在预先存储的调度策略方案库中调取与用电行为分析结果匹配的调度策略，以此对用电需求侧进行用电行为的控制。
实施例2
本实施例提供一种基于地理信息一致性校验的电网用电需求监管系统，包括：
数据获取模块，被配置为获取用电需求侧的用电行为数据；
数据拟合模块，被配置为对用电行为数据基于曲线拟合进行连续化处理后，得到目标时间段内的用电状态拟合曲线；
行为分析模块，被配置为对用电状态拟合曲线进行用电行为分析，得到用电需求侧的待调控设备；
匹配模块，被配置为获取待调控设备的实际物理位置，对实际物理位置与预先设定位置进行一致性校验，根据校验结果在预先存储的调度策略方案库中调取与用电行为分析结果匹配的调度策略，以此对用电需求侧进行用电行为的控制。
此处需要说明的是，上述模块对应于实施例1中所述的步骤，上述模块与对应的步骤所实现的示例和应用场景相同，但不限于上述实施例1所公开的内容。需要说明的是，上述模块作为系统的一部分可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行。
在更多实施例中，还提供：
一种电子设备，包括存储器和处理器以及存储在存储器上并在处理器上运行的计算机指令，所述计算机指令被处理器运行时，完成实施例1中所述的方法。为了简洁，在此不再赘述。
应理解，本实施例中，处理器可以是中央处理单元CPU，处理器还可以是其他通用处理器、数字信号处理器DSP、专用集成电路ASIC，现成可编程门阵列FPGA或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
存储器可以包括只读存储器和随机存取存储器，并向处理器提供指令和数据、存储器的一部分还可以包括非易失性随机存储器。例如，存储器还可以存储设备类型的信息。
一种计算机可读存储介质，用于存储计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时，完成实施例1中所述的方法。
实施例1中的方法可以直接体现为硬件处理器执行完成，或者用处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器、闪存、只读存储器、可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器，处理器读取存储器中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。为避免重复，这里不再详细描述。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本实施例描述的各示例的单元即算法步骤，能够以电子硬件或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。
以上仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
上述虽然结合附图对本发明的具体实施方式进行了描述，但并非对本发明保护范围的限制，所属领域技术人员应该明白，在本发明的技术方案的基础上，本领域技术人员不需要付出创造性劳动即可做出的各种修改或变形仍在本发明的保护范围以内。
Claims (10)
1.一种基于地理信息一致性校验的电网用电需求监管方法，其特征在于，包括：
获取用电需求侧的用电行为数据；
对用电行为数据基于曲线拟合进行连续化处理后，得到目标时间段内的用电状态拟合曲线；
对用电状态拟合曲线进行用电行为分析，得到用电需求侧的待调控设备；
获取待调控设备的实际物理位置，对实际物理位置与预先设定位置进行一致性校验，根据一致性校验结果在预先存储的调度策略方案库中调取与用电行为分析结果匹配的调度策略，以此对用电需求侧进行用电行为的控制。
2.如权利要求1所述的基于地理信息一致性校验的电网用电需求监管方法，其特征在于，对实际物理位置与预先设定位置进行一致性校验的过程包括：将待调控设备的实际物理位置与预先设定位置进行比较，计算偏差值，根据偏差值与偏差阈值的比较结果完成一致性校验。
3.如权利要求2所述的基于地理信息一致性校验的电网用电需求监管方法，其特征在于，对偏差值与偏差阈值进行比较，若偏差值大于偏差阈值，则不发出调度策略控制指令，否则，调取调度策略。
4.如权利要求1所述的基于地理信息一致性校验的电网用电需求监管方法，其特征在于，所述用电行为分析包括采用预先训练的行为分析模型对用电状态拟合曲线进行用电行为分析。
5.如权利要求1所述的基于地理信息一致性校验的电网用电需求监管方法，其特征在于，对获取的用电需求侧的用电行为数据进行数据稀疏的预处理操作。
6.如权利要求5所述的基于地理信息一致性校验的电网用电需求监管方法，其特征在于，数据稀疏的过程包括在数据稀疏前判断当前用电行为数据是否被稀疏，标记已稀疏数据，对未稀疏数据进行批量稀疏。
7.如权利要求1所述的基于地理信息一致性校验的电网用电需求监管方法，其特征在于，对用电行为数据基于曲线拟合进行连续化处理的过程包括：对预设的第一拟合时间段内的用电行为数据进行曲线拟合，根据最大误差阈值对得到的第一拟合曲线进行误差判断；根据误差判断结果，对第一拟合时间段的终止时间进行修正，直至得到的第一拟合曲线满足误差要求，根据时间顺序在目标时间段依次进行曲线拟合，直至到达目标时间段的终止时间，得到多段拟合时间段及其拟合曲线。
8.一种基于地理信息一致性校验的电网用电需求监管系统，其特征在于，包括：
数据获取模块，被配置为获取用电需求侧的用电行为数据；
数据拟合模块，被配置为对用电行为数据基于曲线拟合进行连续化处理后，得到目标时间段内的用电状态拟合曲线；
行为分析模块，被配置为对用电状态拟合曲线进行用电行为分析，得到用电需求侧的待调控设备；
匹配模块，被配置为获取待调控设备的实际物理位置，对实际物理位置与预先设定位置进行一致性校验，根据一致性校验结果在预先存储的调度策略方案库中调取与用电行为分析结果匹配的调度策略，以此对用电需求侧进行用电行为的控制。
9.一种电子设备，其特征在于，包括存储器和处理器以及存储在存储器上并在处理器上运行的计算机指令，所述计算机指令被处理器运行时，完成权利要求1-7任一项所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，用于存储计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时，完成权利要求1-7任一项所述的方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202110553749.9A CN113222429B (zh) | 2021-05-20 | 2021-05-20 | 基于地理信息一致性校验的电网用电需求监管方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202110553749.9A CN113222429B (zh) | 2021-05-20 | 2021-05-20 | 基于地理信息一致性校验的电网用电需求监管方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN113222429A true CN113222429A (zh) | 2021-08-06 |
| CN113222429B CN113222429B (zh) | 2022-11-29 |
Family
ID=77093433
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202110553749.9A Active CN113222429B (zh) | 2021-05-20 | 2021-05-20 | 基于地理信息一致性校验的电网用电需求监管方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN113222429B (zh) |
Citations (13)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103354388A (zh) * | 2013-06-19 | 2013-10-16 | 国家电网公司 | 多服务联动的电力操作指令下达方法 |
| CN104184214A (zh) * | 2014-09-12 | 2014-12-03 | 四川省科本哈根能源科技有限公司 | 一种楼宇用电负荷监控方法 |
| CN107846011A (zh) * | 2017-07-17 | 2018-03-27 | 中国南方电网有限责任公司 | 一种基于主配网协同控制的配电网故障恢复方法 |
| CN107994551A (zh) * | 2017-11-22 | 2018-05-04 | 国电南瑞科技股份有限公司 | 基于输配协同的故障快速恢复处理方法 |
| CN109325545A (zh) * | 2018-10-16 | 2019-02-12 | 南方电网科学研究院有限责任公司 | 低压配电网拓扑结构校验方法、装置、设备及存储介质 |
| CN109462517A (zh) * | 2018-10-24 | 2019-03-12 | 云南电网有限责任公司信息中心 | 一种面向数字电网业务的数据监测的方法、系统及设备 |
| CN110348634A (zh) * | 2019-07-12 | 2019-10-18 | 广东电网有限责任公司 | 一种基于入户式能量管理系统的空调负荷调度方法 |
| CN111291958A (zh) * | 2018-12-10 | 2020-06-16 | 中国科学院沈阳自动化研究所 | 一种电网与工业用户用电供需互动装置及实现方法 |
| CN111754091A (zh) * | 2020-06-08 | 2020-10-09 | 深圳供电局有限公司 | 一种电力用户需求侧调控系统 |
| CN111864748A (zh) * | 2020-08-14 | 2020-10-30 | 国网山东省电力公司威海供电公司 | 适用于分布式光伏并网的监控调度一体化系统及方法 |
| CN111998860A (zh) * | 2020-08-21 | 2020-11-27 | 北京百度网讯科技有限公司 | 自动驾驶定位数据校验方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN112418202A (zh) * | 2021-01-11 | 2021-02-26 | 上海恒能泰企业管理有限公司 | 一种基于MaskRCNN的变电设备异常识别定位方法及系统 |
| CN112580712A (zh) * | 2020-12-15 | 2021-03-30 | 山东山大电力技术股份有限公司 | 一种继电保护装置故障处理辅助决策方法及系统 |
-
2021
- 2021-05-20 CN CN202110553749.9A patent/CN113222429B/zh active Active
Patent Citations (13)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103354388A (zh) * | 2013-06-19 | 2013-10-16 | 国家电网公司 | 多服务联动的电力操作指令下达方法 |
| CN104184214A (zh) * | 2014-09-12 | 2014-12-03 | 四川省科本哈根能源科技有限公司 | 一种楼宇用电负荷监控方法 |
| CN107846011A (zh) * | 2017-07-17 | 2018-03-27 | 中国南方电网有限责任公司 | 一种基于主配网协同控制的配电网故障恢复方法 |
| CN107994551A (zh) * | 2017-11-22 | 2018-05-04 | 国电南瑞科技股份有限公司 | 基于输配协同的故障快速恢复处理方法 |
| CN109325545A (zh) * | 2018-10-16 | 2019-02-12 | 南方电网科学研究院有限责任公司 | 低压配电网拓扑结构校验方法、装置、设备及存储介质 |
| CN109462517A (zh) * | 2018-10-24 | 2019-03-12 | 云南电网有限责任公司信息中心 | 一种面向数字电网业务的数据监测的方法、系统及设备 |
| CN111291958A (zh) * | 2018-12-10 | 2020-06-16 | 中国科学院沈阳自动化研究所 | 一种电网与工业用户用电供需互动装置及实现方法 |
| CN110348634A (zh) * | 2019-07-12 | 2019-10-18 | 广东电网有限责任公司 | 一种基于入户式能量管理系统的空调负荷调度方法 |
| CN111754091A (zh) * | 2020-06-08 | 2020-10-09 | 深圳供电局有限公司 | 一种电力用户需求侧调控系统 |
| CN111864748A (zh) * | 2020-08-14 | 2020-10-30 | 国网山东省电力公司威海供电公司 | 适用于分布式光伏并网的监控调度一体化系统及方法 |
| CN111998860A (zh) * | 2020-08-21 | 2020-11-27 | 北京百度网讯科技有限公司 | 自动驾驶定位数据校验方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN112580712A (zh) * | 2020-12-15 | 2021-03-30 | 山东山大电力技术股份有限公司 | 一种继电保护装置故障处理辅助决策方法及系统 |
| CN112418202A (zh) * | 2021-01-11 | 2021-02-26 | 上海恒能泰企业管理有限公司 | 一种基于MaskRCNN的变电设备异常识别定位方法及系统 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN113222429B (zh) | 2022-11-29 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Taylor et al. | Short-term load forecasting methods: An evaluation based on european data | |
| CN108596242B (zh) | 基于小波神经网络和支持向量机的电网气象负荷预测方法 | |
| CN109583629A (zh) | 基于偏差自校正的改进相似日短期负荷预测方法及装置 | |
| CN113126019A (zh) | 一种智能电表误差远程估计方法、系统、终端和存储介质 | |
| CN110544130A (zh) | 流量异动监测方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
| CN111008727A (zh) | 一种配电台区负荷预测方法及装置 | |
| CN116227637A (zh) | 一种面向有源配电网的精细化负荷预测方法和系统 | |
| CN112348287A (zh) | 基于lstm分位数回归的电力系统短期负荷概率密度预测方法 | |
| CN111062617A (zh) | 一种海上风电出力特性分析方法及系统 | |
| CN110688620A (zh) | 一种短期负荷预测方法及装置 | |
| CN115186916A (zh) | 负荷预测方法、装置、设备及计算机可读存储介质 | |
| CN116663746A (zh) | 一种电力负荷预测方法、装置、计算机设备及存储介质 | |
| CN111754029A (zh) | 一种社区负荷预测系统 | |
| CN113222429B (zh) | 基于地理信息一致性校验的电网用电需求监管方法 | |
| CN112766535B (zh) | 一种考虑负荷曲线特征的建筑负荷预测方法及系统 | |
| CN117200352A (zh) | 一种基于云边融合的光伏发电调控方法及系统 | |
| CN115982577A (zh) | 一种智慧用电实时监测方法和系统 | |
| CN114696328A (zh) | 电力线损分析方法、系统及存储介质 | |
| CN110766286B (zh) | 配电网拓扑校核方法、装置、计算机设备和可读存储介质 | |
| CN113780644A (zh) | 一种基于在线学习的光伏出力预测方法 | |
| CN110599620B (zh) | 数据处理方法、装置、计算机设备和可读存储介质 | |
| CN106845672B (zh) | 电力系统中负荷的预测方法和装置 | |
| CN114676866A (zh) | 基于误差修正的负荷日前预测修正方法、设备和存储介质 | |
| CN110942195A (zh) | 一种用电负荷预测方法及装置 | |
| CN117424290B (zh) | 新能源纳入比例计算方法、装置、设备及存储介质 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |