摘要
本申请公开了一种用电负荷辨识方法、装置、设备及存储介质,涉及电力系统技术领域,以至少解决相关技术中复杂工况场景的生产线负荷进行辨识时负荷辨识结果低的技术问题。该方法包括:构建多个预设时间段分别对应的各个初始模型;根据各条生产线在各个预设时间段的历史负荷数据,分别对各个初始模型的模型参数进行优化,得到多个预设时间段分别对应的目标模型;将当前时间之前的观察负荷数据输入至与当前时间之前的预设时间段所属的预设时间段对应的目标模型中,分别得到各个生产线在当前总功率下的各个目标运行状态和各个目标运行状态下各个生产线的目标能量分布。
技术关键词
历史运行状态
负荷辨识方法
混合高斯分布模型
有功功率
历史负荷数据
时间段
隐马尔可夫模型
电力设备
可读存储介质
序列
计算机
辨识装置
聚类
指令
参数
电力系统
系统为您推荐了相关专利信息
激励型需求响应
价格型需求响应
空调需求响应
鲁棒优化模型
需求响应不确定性
优化调度方法
短期负荷预测
储能设备
电厂调峰
XGBoost模型
电压优化方法
节点
深度强化学习算法
机器学习算法
无功补偿设备
综合能源系统
协调运行方法
DC换流器
层级
节点
电熔镁炉
协调调度方法
双层优化模型
波动特征
时间段