CN119518991A 一种电网调度需求响应系统及方法 （华能江苏综合能源服务有限公司）

2所述状态向量生成模块，用于根据预先采集的电网数据生成电网的电网状态估计值，所述状态序列生成模块，用于对所述状态向量进行向量拼接，以得所述需求因素提取模块，用于对预先采集的需求数据进行并行所述因素关联分析模块，用于利用预设的关联算法对所;所述加权特征生成模块，用于根据所述因素关联性所确定的所述资源调度模块，用于根据所述需求加权特征和所述状态序列根据预设的状态估计算法和所述电网数据生成所述电网;其中，x(x)是当前时刻k电网状态估计值，X(k-1)是上一时刻k-1电网状态估计;3根据所述电网状态估计值确定所述电网的电流状态估计值、电逐个对所述电流状态估计值、所述电压状态估计;;;4根据所述经典结果提取所述需求数据的关键特征，确定所述关键根据所述因素关联性生成所述需求因素的影响因子，根据所述影9.如权利要求1至8中任一项所述的电网调度需求响应系统，其建立所述需求加权特征与所述状态序列的量化根据所述实时需求数据和所述量化关系确定所述电网的根据所述目标状态值和预先获取的分布式资源数据生成所S1、根据预先采集的电网数据生成电网的电网状S4、利用预设的关联算法对所述需求因素进行关联;S5、根据所述因素关联性所确定的更新权重S6、根据所述需求加权特征和所述状态序列5[0001]本发明涉及电网需求响应技术领域，尤其涉及一种电网调度需求响应系统及方所述因素关联分析模块，用于利用预设的关联算法对所述需求因素进行关联分;6根据预设的状态估计算法和所述电网数据生成所述电网的电网状态估计值，其;其中，(k)是当前时刻k电网状态估计值，X(k-1)是上一时刻k-1电网状态估;其中，P(K-1)是上一时刻K-1的状态误差协方差矩阵，HT是观测矩阵的转;7;基于主成分分析算法对所述状态矩阵进行特征降维，得到所述电网的状态序列;利用所述更新权重对所述需求因素进行加权处理，得到所述电网的需求加权特建立所述需求加权特征与所述状态序列的量化根据所述实时需求数据和所述量化关系确定所述电网的根据所述目标状态值和预先获取的分布式资源数据生成所述电网的负荷管理策8;9点中的一个或多个设备上的一种虚拟机。该虚拟机中安装有用于管理各用户端的应用软可以作为一个或多个服务设备，也可以作为一应用安所述状态向量生成模块101，用于根据预先采集的电网数据生成电网的电网状态根据预设的状态估计算法和所述电网数据生成所述电网的电网状态估计值，其;其中，(k)是当前时刻k电网状态估计值，X(k-1)是上一时刻k-1电网状态估的电网状态估计值。;其中，P(K-1)是上一时刻K-1的状态误差协方差矩阵，HT是观测矩阵的转;;假设上一时刻的电压和电流分别为380V和50A，则上一时刻的状态估计值(k-1)为：;;HP(K-1)H+R为：;;;;;;;率可以将它们整合为一个状态向量。;[0041]在本发明实施例中，所述状态序列生成模块在执行对所述状态向量进行向量拼;;在本发明实施例中，所述状态序列生成模块在执行对所述状态矩阵进行特征降基于主成分分析算法对所述状态矩阵进行特征降维，得到所述电网的状态序列;;[0054]所述因素关联分析模块104，用于利用预设的关联算法对所述需求因素进行关联;[0056]在本发明实施例中，AX,(k)值是参考基准的变化，在各个监测时间点k的值，和AX;(k)分别是与第i个需求因素和第i个需求因素相关的变化值，在时间点k上的些因素对最终计算结果的权重；和q2分别是对第i个和第i个需求因素变化的归一化指;;128-25=3；I24-22=2；;;的关联度是266.64，这个值可以用来反映两个需求因素在不同时间点之间的相对变化情[0061]所述加权特征生成模块105，用于根据所述因素关联性所确定的更新权重对所述利用所述更新权重对所述需求因素进行加权处理，得到所述电网的需求加权特[0065]进一步地，更新权重是根据计算得到的关联性来调整每个需求因素的相对重要;通过这种方式，更新后的权重反映了这两个需求因素在不同时间点的变化相似;和I分别是与经济因素和社会活动因素相关的影响因子，表示利用关联性和权重计算得到的影响因子。这个影响因子将用于更新需求因素的;特征可以通过将各个需求因素的权重与相应的特征数据进行加[0072]所述资源调度模块106，用于根据所述需求加权特征和所述状态序列生成所述电建立所述需求加权特征与所述状态序列的量化根据所述实时需求数据和所述量化关系确定所述电网的根据所述目标状态值和预先获取的分布式资源数据生成所述电网的负荷管理策管理策略提供精准的预测。;[0077]详细地，实时需求数据是指在当前时刻能够反映电网运