申请/专利权人：安徽理工大学

申请日：2024-01-22

公开（公告）日：2024-04-19

公开（公告）号：CN117913813A

主分类号：H02J3/00

分类号：H02J3/00;G06Q10/0639;G06Q50/06;H02J3/14

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.05.07#实质审查的生效;2024.04.19#公开

摘要：本发明涉及空调负荷可调节潜力评估技术领域，具体为一种需求侧响应下空调负荷可调节潜力评估方法。主要内容包括：对采集的空调负荷数据，按需求侧用电时间段划分，标识为用电时间段对应的电力负荷，并且对空调负荷数据进行预处理；利用拉丁超立方抽样LHS和动态高斯策略对麻雀搜索算法SSA改进得到ISSA算法，采用改进的麻雀搜索算法ISSA优化长短期记忆神经网络LSTM超参数，构建ISSA‑LSTM模型；然后将测试数据输入到模型中，利用空调负荷的训练数据对所述模型进行训练；最后采用性能指标对模型的准确度进行评价，利用最优模型得到最终的空调负荷可调节潜力评估结果。该方法可以保证电力系统中空调负荷安全、稳定运行，降低运行成本。在大规模空调用电的条件下，利用具有较高评估准确度的相关技术，可以有效地降低评估误差，从而提高电力系统的安全和可靠性，促进能源可持续性发展。

主权项：1.一种需求侧响应下空调负荷可调节潜力评估方法，其特征在于，对用户使用的空调负荷可调节潜力进行评估；该评估方法主要包括：S1：将采集的空调负荷数据按需求侧用电时间段划分，对空调负荷数据预处理；S2：利用改进的麻雀搜索算法ISSA优化长短期记忆神经网络LSTM超参数，构建ISSA-LSTM模型；S3：将测试数据输入到模型中，利用空调负荷的训练数据对上述模型进行训练；S4：采用性能指标对模型的准确度进行评价，利用最优模型得到最终的空调负荷可调节潜力评估结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 安徽理工大学 一种需求侧响应下空调负荷可调节潜力评估方法

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