一种多类型柔性负荷的需求响应优化方法及系统技术方案

本发明专利技术属于电力系统技术领域，提供了一种多类型柔性负荷的需求响应优化方法及系统，包括：获取不同类型的工业柔性负荷；基于条件生成对抗网络捕捉所获取的多类型工业柔性负荷的动态特性；根据所获取的负荷动态特性和数据反演法，构建需求响应优化模型；根据所构建的需求响应优化模型，完成多类型柔性负荷的需求响应的优化。本发明专利技术引入条件生成对抗网络以捕捉工业过程的多类型柔性负荷动态特性，根据所得到的多类型柔性负荷动态特性和数据反演法构建需求响应优化模型，优化需求响应策略。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于电力系统，具体涉及一种多类型柔性负荷的需求响应优化方法及系统。

技术介绍

1、本部分的陈述仅仅是提供了与本专利技术相关的
技术介绍
信息，不必然构成在先技术。

2、清洁、高效、可持续能源的需求推动了工业生产中电力系统的管理创新；因此，负荷的需求响应优化调节成为调整电力消耗以适应电网供需变化的关键策略，特别是在包含多种类型柔性负荷的工业园区中，如水泥和钢铁生产等，对电力负荷的需求响应进行智能化管理显得尤为重要。

3、据专利技术人了解，传统的需求响应优化方法在面对工业系统的多样性和动态性时存在一系列挑战，如建模复杂、系统动态性不足等问题，如何解决多类型柔性负荷的需求响应优化成为亟需解决的难题。

技术实现思路

1、为了解决上述问题，本专利技术提出了一种多类型柔性负荷的需求响应优化方法及系统，引入条件生成对抗网络以捕捉工业过程的多类型柔性负荷动态特性，根据所得到的多类型柔性负荷动态特性和数据反演法构建需求响应优化模型，优化需求响应策略。

2、根据一些实施例，本专利技术的第本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种多类型柔性负荷的需求响应优化方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1中所述的一种多类型柔性负荷的需求响应优化方法，其特征在于，将基于物理数学模型得到的高熵特征信息输入到数据反演模型,所述数据反演模型为其中，k为时间状态标签；f基于物理过程解析推演模型输入数据与运行特征的映射；h为基于数据反演模型输入数据与运行特征的映射；xk+1为k+1时刻系统状态特征向量；x′k+1为k+1时刻基于物理过程解析推演模型处理的特征向量；u为基于数据反演模型的随机误差；Xk为基于物理过程解析推演模型处理的输入数据向量；Yk为基于数据反演模型处理的输入数据向量。>

3.如权利要...

【技术特征摘要】

1.一种多类型柔性负荷的需求响应优化方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1中所述的一种多类型柔性负荷的需求响应优化方法，其特征在于，将基于物理数学模型得到的高熵特征信息输入到数据反演模型,所述数据反演模型为其中，k为时间状态标签；f基于物理过程解析推演模型输入数据与运行特征的映射；h为基于数据反演模型输入数据与运行特征的映射；xk+1为k+1时刻系统状态特征向量；x′k+1为k+1时刻基于物理过程解析推演模型处理的特征向量；u为基于数据反演模型的随机误差；xk为基于物理过程解析推演模型处理的输入数据向量；yk为基于数据反演模型处理的输入数据向量。

3.如权利要求1中所述的一种多类型柔性负荷的需求响应优化方法，其特征在于，所构建的需求响应优化模型采用条件生成对抗网络，即考虑权重约束和损失函数之间的相互作用，将监督学习和无监督学习结合，通过模型训练学习数据之间的关联关系。

4.如权利要求3中所述的一种多类型柔性负荷的需求响应优化方法，其特征在于，所述条件生成对抗网络的目标函数为

5.如权利要求1中所述的一种多类型柔性负荷的需求响应...

【专利技术属性】
技术研发人员：翟宁，赵寰宇，韩志博，石浩，王喜鑫，
申请(专利权)人：国网吉林综合能源服务有限公司，
类型：发明
国别省市：