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公开(公告)号：CN112446550B
公开(公告)日：2022-08-23
申请号：CN202011424080.5
申请日：2020-12-08
Applicant: 上海电力大学
Abstract: 本发明涉及一种短期建筑负荷概率密度预测方法，包括以下步骤：1)以最大相关系数和最小冗余为原则，对原始外生变量采用正交最大相关系数进行筛选，得到选择后的外生变量；2)对于选择后的外生变量，引入二进制风险指示变量以提高峰值负荷预测的准确性；3)构建卷积门控分位数回归模型，以筛选后的外生变量与二进制风险指示变量共同作为输入，以不同分位数下的建筑负荷预测值为输出进行训练；4)采用训练好的构建卷积门控分位数回归模型进行预测得到不同分位数下的预测值，将不同分位数下的预测值通过拟合的核函数得到概率密度分布函数。与现有技术相比，本发明具有提高峰值时间预测准确性、提高预测精度、充分特征提取等优点。
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公开(公告)号：CN112465236B
公开(公告)日：2022-07-26
申请号：CN202011393314.4
申请日：2020-12-03
Applicant: 上海电力大学
Abstract: 本发明涉及一种考虑综合满意度的社区综合能源系统调度方法，包括以下步骤：1)结合社区综合能源系统的结构和需求响应模型构建考虑综合满意度的社区综合能源系统调度模型；2)以综合满意度作为约束，对考虑综合满意度的社区综合能源系统调度模型进行求解，得到运行成本最低且满足综合满意度要求的最优调度方案，并以此方案进行调度运行。与现有技术相比，本发明具有降低系统的能耗成本、降低冗余度、保证用能满意度等优点。
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公开(公告)号：CN112465236A
公开(公告)日：2021-03-09
申请号：CN202011393314.4
申请日：2020-12-03
Applicant: 上海电力大学
Abstract: 本发明涉及一种考虑综合满意度的社区综合能源系统调度方法，包括以下步骤：1)结合社区综合能源系统的结构和需求响应模型构建考虑综合满意度的社区综合能源系统调度模型；2)以综合满意度作为约束，对考虑综合满意度的社区综合能源系统调度模型进行求解，得到运行成本最低且满足综合满意度要求的最优调度方案，并以此方案进行调度运行。与现有技术相比，本发明具有降低系统的能耗成本、降低冗余度、保证用能满意度等优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116011605A
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202111225533.6
申请日：2021-10-21
Applicant: 上海电力大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及一种基于数据拟合的电动出租车快充需求预测方法，包括以下步骤：1)对电动出租车的出行数据进行数据清洗，并对电动出租车的出行规律进行拟合得到对应的概率分布；2)根据实际道路长度建立路网拓扑结构，获取各道路节点以及充电站的位置；3)根据实际道路长度和拥堵程度计算得到电动汽车通过该道路的实际时间；4)根据每辆电动出租车的运行参数计算该电动出租车的剩余电量，并根据剩余电量划分为产生充电需求的电动出租车和非充电电动出租车；5)对于每辆产生充电需求的电动出租车，获取其充电信息，并计算得到该区域内各时段的总负荷，完成需求预测。与现有技术相比，本发明具有更加符合实际、精度高等优点。
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公开(公告)号：CN112465240B
公开(公告)日：2022-08-23
申请号：CN202011396086.6
申请日：2020-12-03
Applicant: 上海电力大学
Abstract: 本发明涉及一种基于合作博弈的综合能源系统多园区能量调度优化方法，包括以下步骤：1)获取包含多园区的综合能源系统结构，并且获取园区与配电网以及各园区间的电能交易方式；2)根据综合能源系统设备出力模型和园区运营成本模型构建多园区能量调度合作博弈优化模型；3)对多园区能量调度合作博弈优化模型进行求解，得到该综合能源系统的最优调度方案。与现有技术相比，本发明具有提高能源利用率、缓解能量供应压力、降低园区日运转成本和电网负荷峰谷差等优点。
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公开(公告)号：CN112465240A
公开(公告)日：2021-03-09
申请号：CN202011396086.6
申请日：2020-12-03
Applicant: 上海电力大学
Abstract: 本发明涉及一种基于合作博弈的综合能源系统多园区能量调度优化方法，包括以下步骤：1)获取包含多园区的综合能源系统结构，并且获取园区与配电网以及各园区间的电能交易方式；2)根据综合能源系统设备出力模型和园区运营成本模型构建多园区能量调度合作博弈优化模型；3)对多园区能量调度合作博弈优化模型进行求解，得到该综合能源系统的最优调度方案。与现有技术相比，本发明具有提高能源利用率、缓解能量供应压力、降低园区日运转成本和电网负荷峰谷差等优点。
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公开(公告)号：CN112465251A
公开(公告)日：2021-03-09
申请号：CN202011424093.2
申请日：2020-12-08
Applicant: 上海电力大学
Abstract: 本发明涉及一种基于最简门控神经网络的短期光伏出力概率预测方法，包括以下步骤：1)将含有多个待选天气变量的原始数据进行归一化处理，并采用最大信息系数MIC对原始数据的维数进行约减；2)将约减后的特征数据集分为训练数据集和测试数据集，并采用K‑means算法将训练数据集和测试数据集分别分为晴天、多云、阴天和雨天四个天气类型数据；3)构建神经网络分位数回归模型并采用训练数据集进行训练；4)采用训练好的神经网络分位数回归模型进行预测得到各条件下的分位数，并通过核密度估计得到近似完整的概率密度函数。与现有技术相比，本发明具有提高预测可靠性和精度、预测区间更窄且覆盖率更高、简单快速等优点。
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公开(公告)号：CN112446550A
公开(公告)日：2021-03-05
申请号：CN202011424080.5
申请日：2020-12-08
Applicant: 上海电力大学
Abstract: 本发明涉及一种短期建筑负荷概率密度预测方法，包括以下步骤：1)以最大相关系数和最小冗余为原则，对原始外生变量采用正交最大相关系数进行筛选，得到选择后的外生变量；2)对于选择后的外生变量，引入二进制风险指示变量以提高峰值负荷预测的准确性；3)构建卷积门控分位数回归模型，以筛选后的外生变量与二进制风险指示变量共同作为输入，以不同分位数下的建筑负荷预测值为输出进行训练；4)采用训练好的构建卷积门控分位数回归模型进行预测得到不同分位数下的预测值，将不同分位数下的预测值通过拟合的核函数得到概率密度分布函数。与现有技术相比，本发明具有提高峰值时间预测准确性、提高预测精度、充分特征提取等优点。
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