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申请/专利权人：国网浙江省电力有限公司台州供电公司
摘要：本发明提供了一种基于生成式移动交互神经网络的低碳化需求响应潜力预测方法，通过考虑储能系统充放电状态对系统碳排放流的影响，以及储能系统碳排放与整个调度周期能量之间的动态关系；然后将碳状态与传统的碳排放流模型相结合，提出考虑能量存储系统的扩展碳排放流模型；并提出“碳视角”的需求响应机制，将减少碳排放节省的成本作为激励信号，建立能源消费行为与负荷节点碳潜力的关系，实现综合能源系统的低碳运行；最后根据模型提供的特征提出基于生成移动交互式神经网络短期需求响应预测框架，实现了预测低碳化需求响应潜力的功能。本发明充分挖掘综合能源系统储能与释能双方协同低碳调度的潜力，解决了现有需求响应潜力预测方法的拟合问题。
主权项：1.一种基于生成式移动交互神经网络的低碳化需求响应潜力预测方法，其特征在于：包括以下步骤：S1：获取能源用户的历史用电数据和需求响应数据，以及综合能源系统IES的运行数据；S2：基于步骤S1的数据优化对能量流的分配，建立综合能源系统IES的能量流最优经济调度的计划；S3：基于能量流最优经济调度的结果建立映射能量流与碳排放流之间关系的扩展碳排放流模型ECEF，计算碳排放流量并获取负荷节点的节点碳强度NCI，实施以节点碳强度NCI为导向的低碳需求响应机制，得到能源用户的碳减排量；S4：提出基于生成移动交互式神经网络GMINN的需求响应潜力预测框架，将步骤S3的碳减排量作为特征输入框架，输出最优需求响应潜力预测模型。
全文数据：
权利要求：
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