一种用电设备的节能配置方法与流程

本发明属于电力系统运行，尤其是一种用电设备的节能配置方法。

背景技术：

1、在现在的智能控电系统中，对于供电的目标区域，往往有更加个性化的要求，例如对于电车充电场所、工业园区或者数据中心交换机设备的运转场所等等，均提出不同的用电需求。

2、但根据不同的用电需求，配置不同的电力供应，还具备一定难度。

3、具体来说，对于不同的用电场所，其用电规模往往具备一定的变化性，也就是说，其用电量往往经常变化，而供电方难以及时获知当前的用电量。这就需要与用电场所的能耗进行精确地判断，但是目前尚未出现能够精确地判断能耗的方法。

技术实现思路

1、本发明的目的在于克服现有技术的不足，提出一种用电设备的节能配置方法，通过建立模型及输入状态，通过不同状态训练好的模型，可以用于对目标场所进行能耗预测。

2、本发明解决其技术问题是采取以下技术方案实现的：

3、一种用电设备的节能配置方法，包括以下步骤：

4、步骤1、根据目标场所，设置预测模型的输入状态，并确定预测模型的输出动作；

5、步骤2、根据步骤1对预测模型进行训练；

6、步骤3、设置评价指标并根据评价指标，结束训练，将训练好的模型用于对能耗的预测。

7、而且，所述步骤1中输入状态包括可用充电桩的数量、可用充电桩的功率、可用快充充电桩的数量、可用快充充电桩的功率和天气。

8、而且，所述可用充电桩的功率根据可用充电桩的参数进行设置。

9、而且，所述可用快充充电桩的功率根据可用快充充电桩的参数进行设置。

10、而且，所述天气分为3类，包括下雨、晴天和下雪。

11、而且，所述步骤1的具体实现方法为：将输入状态的所有可能性的组合作为状态空间，并将所有可能性的组合个数，作为目标场所的输出动作的个数。

12、而且，所述步骤2的具体实现方法为：对于状态空间中的不同状态，确定历史数据中，对应于该状态的能耗，以及动作，将其作为状态-动作数据集，利用状态-动作数据集来对预测模型进行训练。

13、而且，所述步骤3的具体实现方法为：将其期望回报作为训练的评价指标，当该预测模型对输入其中的状态进行预测，得到预测结果，利用预测结果与实际历史数据中的能耗，进行期望回报的计算，当期望回报收敛到预设的收敛精度时，则该预测模型已经训练好，用于对目标场所进行能耗预测。

14、本发明的优点和积极效果是：

15、本发明根据目标场所，设置预测模型的输入状态，并确定预测模型的输出动作；对预测模型进行训练；设置评价指标并根据评价指标，结束训练，将训练好的模型用于对能耗的预测。本发明通过合理设置强化学习的输入状态，来预测当前目标场所的能耗，可以将强化学习的预测模型植入到现有的智能能耗平台中，与智能系统结合，来提高用电智能化程度。同时本发明能够通过建立模型及输入状态，通过不同状态训练好的模型，可以用于对目标场所进行能耗预测。

技术特征：

1.一种用电设备的节能配置方法，其特征在于：包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种用电设备的节能配置方法，其特征在于：所述步骤1中输入状态包括可用充电桩的数量、可用充电桩的功率、可用快充充电桩的数量、可用快充充电桩的功率和天气。

3.根据权利要求2所述的一种用电设备的节能配置方法，其特征在于：所述可用充电桩的功率根据可用充电桩的参数进行设置。

4.根据权利要求2所述的一种用电设备的节能配置方法，其特征在于：所述可用快充充电桩的功率根据可用快充充电桩的参数进行设置。

5.根据权利要求2所述的一种用电设备的节能配置方法，其特征在于：所述天气分为3类，包括下雨、晴天和下雪。

6.根据权利要求2所述的一种用电设备的节能配置方法，其特征在于：所述步骤1的具体实现方法为：将输入状态的所有可能性的组合作为状态空间，并将所有可能性的组合个数，作为目标场所的输出动作的个数。

7.根据权利要求1所述的一种用电设备的节能配置方法，其特征在于：所述步骤2的具体实现方法为：对于状态空间中的不同状态，确定历史数据中，对应于该状态的能耗，以及动作，将其作为状态-动作数据集，利用状态-动作数据集来对预测模型进行训练。

8.根据权利要求1所述的一种用电设备的节能配置方法，其特征在于：所述步骤3的具体实现方法为：将其期望回报作为训练的评价指标，当该预测模型对输入其中的状态进行预测，得到预测结果，利用预测结果与实际历史数据中的能耗，进行期望回报的计算，当期望回报收敛到预设的收敛精度时，则该预测模型已经训练好，用于对目标场所进行能耗预测。

技术总结
本发明涉及一种用电设备的节能配置方法，根据目标场所，设置预测模型的输入状态，并确定预测模型的输出动作；对预测模型进行训练；设置评价指标并根据评价指标，结束训练，将训练好的模型用于对能耗的预测。本发明通过合理设置强化学习的输入状态，来预测当前目标场所的能耗，可以将强化学习的预测模型植入到现有的智能能耗平台中，与智能系统结合，来提高用电智能化程度。同时本发明能够通过建立模型及输入状态，通过不同状态训练好的模型，可以用于对目标场所进行能耗预测。

技术研发人员：王寅龙,卢欣,韩慎朝,曹晓男,于波,孙学文,李红明,卢德志,李晓波
受保护的技术使用者：国网（天津）综合能源服务有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/12