CN119443746A 基于物联网驱动的电力需求实时感知与响应系统、方法、电子设备及计算机可读存储介质 （湖南西来客储能科技有限公司）

道保税六路5号湘潭综合保税区标准基于物联网驱动的电力需求实时感知与响征；采用K_means聚类算法对用户用电特征进行短期记忆网络LSTM模型，构建用电需求预测模2在用户侧部署物联网的电力传感器收集用电数基于预处理后的用电数据，构建以用电时间为自变量和以用电功采用K_means聚类分析算法对不同用户的用电特征进行用电行为的聚基于构建的用电功率曲线，训练长短期记忆网络LSTM模型，基于长短构建用电调度响应机制，根据电力传感器收集的2.根据权利要求1所述的基于物联网驱动的电力需求实时感知与响应方法，其特征在3.根据权利要求2所述的基于物联网驱动的电力需求实时感知与响应方法，其特征在;分别为和tix1。4.根据权利要求2所述的基于物联网驱动的电力需求实时感知与响应方法，其特征在3r5.根据权利要求4所述的基于物联网驱动的电力需求实时感知与响应方法，其特征在o;必分配到距离最近的聚类中心4所在的类别；;重复进行步骤c和步骤d，在满足算法终止条件时停止；所述算法6.根据权利要求5所述的基于物联网驱动的电力需求实时感知与响应方法，其特征在4设定用电功率曲线时间序列长度为r，将时间长度为r的用电功率曲线划分为时间长度的输入序列以及时间长度的预测序列即通过时间长度的功率7.根据权利要求6所述的基于物联网驱动的电力需求实时感知与响应方法，其特征在8.根据权利要求7所述的基于物联网驱动的电力需求实时感知与响应方法，其特征在将收集到的用电数据输入到训练好的LSTM用电需求预测模型中针对不同的用电类别，设定相应的用电调度响应周期和频率，9.基于物联网驱动的电力需求实时感知与响应系统，其用于实所述数据收集和预处理模块，在用户侧部署物联网的电力传感器所述用电功率曲线模块，基于预处理后的用电数据，构建以用电时间为自变5所述聚类划分模块，采用K_means聚类分析算法对不同用户的用电特征进行用电行为所述电力需求预测模块，基于构建的用电功率曲线，训练长短期记所述处理器通过调用所述存储器中存储的计算机程序，执行权利要6[0002]随着社会经济的快速发展和人们生活水平的不断提高，电力需求呈现出多样化、采用K_means聚类分析算法对不同用户的用电特征进行用电行为的聚类划分，划7,u为用电时间T时间段内收集用电数据的次数，z为成连续的功率曲线，构建出以用电时间为自变量和以用电功率为因变量的用电功率曲线;时间分别为t和tx。o8[0014]将用户分配到距离最近的聚类中心4所在类中心的位置变化距离小于阈值以及达到预设设定用电功率曲线时间序列长度为r，将时间长度为r的用电功率曲线划分为时间长度的输入序列以及时间长度的预测序列即通过时间长度的功率9所述数据收集和预处理模块，在用户侧部署物联网的电力传感器收集用电数据，所述聚类划分模块，采用K_means聚类分析算法对不同用户的用电特征进行用电得计算机执行所述的基于物联网驱动的电力需求实时[0026]本发明根据用户的用电类别和预测的用电需求，制定差异化的电力调度响应策[0042]从用电功率曲线中提取用电特征，所述用电特征包括用电时间内的用电总量、o步骤302：初始化聚类中心，从个用户中随机选择k个作为初始聚类中心,,i为参数，je[1,k，4中的聚类参数对括聚类中心的位置变化距离小于阈值以及达到预设的设定用电功率曲线时间序列长度为T，将时间长度为T的用电功率曲线划分为时间长未来TZ时间长度的功率值。来24小时)的用电调度计划。[0078]持续监测用户的实际用电情况，将实际用电数据与预测的用电功率曲线进行比所述数据收集和预处理模块，在用户侧部署物联网的电力传感器收集用电数据，所述聚类划分模块，采用K_means聚类分析算法对不同用户的用电特征进行用电[0083]根据本发明实施方式的方法或系统也可以借助于图3所示的电子设备的架构来实以用电时间为自变量和以用电功率为因变量的用电功率曲线，基于构建的用电功率曲线，提取用电功率曲线中的用电特征；采用K_means聚类分析算法对不同用户的用电特征进行[0094]在该计算机程序被中央处理单元(CPU)执