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1998.9--2002.7 

1.痛點(diǎn)問題 物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)是工業(yè)4.0和數(shù)字經(jīng)濟(jì)智慧化時(shí)代的標(biāo)準(zhǔn)性特征技術(shù)，是人工智能、云計(jì)算機(jī)、大數(shù)據(jù)等核心技術(shù)的底層技術(shù)基礎(chǔ)。物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的本意是希望實(shí)現(xiàn)萬物直接互聯(lián)，并能主動(dòng)協(xié)同工作，但目前尚沒有一項(xiàng)技術(shù)可以達(dá)到上述目的。 目前現(xiàn)有的物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)架構(gòu)種類很多，主要集中在物聯(lián)網(wǎng)的頂層軟件設(shè)計(jì)方面，軟件研究較多也做得很好，但其面臨的共同問題是各種底層設(shè)備(包括不同廠家生產(chǎn)的各種傳感器和執(zhí)行器等功能部件)如何聯(lián)接？在目前現(xiàn)有的各種物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)方案不僅系統(tǒng)結(jié)構(gòu)復(fù)雜，也只能實(shí)現(xiàn)萬物間接互聯(lián)和被動(dòng)協(xié)同工作，而無法實(shí)現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)所需的萬物直接互聯(lián)和主動(dòng)協(xié)同工作。 2.解決方案 本成果所涉的核心技術(shù)是IPT（InformationPipeTechnology）信息管道技術(shù)及基于IPT信息管道技術(shù)的DMCS（DistributedMeasurement&ControlSystem）智能物聯(lián)分布式測(cè)控系統(tǒng)集成方法，以下簡稱DMCS/IPT。 在基于IPT信息管道技術(shù)的DMCS智能物聯(lián)分布式測(cè)控系統(tǒng)中，所有節(jié)點(diǎn)均具有完全平等的地位(“去中心化”)，也無需通過任何指令進(jìn)行協(xié)同工作（“去指令”），所有節(jié)點(diǎn)及其聯(lián)接的底層設(shè)備均可直接通過在信息管道中自動(dòng)交互的測(cè)控信息的驅(qū)動(dòng)來實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)預(yù)期的各種測(cè)控功能，而若想改變系統(tǒng)功能，也只需改變系統(tǒng)中聯(lián)接各分布式智能測(cè)控節(jié)點(diǎn)虛擬的信息管道聯(lián)接關(guān)系即可，多數(shù)情況下，無需編程即可實(shí)現(xiàn)分布式智能測(cè)控系統(tǒng)的快速集成及其功能重構(gòu)。DMCS/IPT及其所衍生的IPT云/IPT霧智能物聯(lián)系統(tǒng)架構(gòu)，能完美實(shí)現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)所需的萬物直接互聯(lián)和主動(dòng)協(xié)同工作。IPT霧是一種可以彌散到工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)任何一個(gè)角落的DMCS/IPT智能測(cè)控網(wǎng)絡(luò)，整個(gè)網(wǎng)絡(luò)只需一條線纜（有線或無線物理鏈路）即可位于工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)不同位置的底層設(shè)備及其對(duì)應(yīng)的IPT節(jié)點(diǎn)彼此聯(lián)接起來，不僅可通過信息管道實(shí)現(xiàn)“去中心化”和“去指令”的智能協(xié)同工作，而且可在IPT霧網(wǎng)絡(luò)中任意位置接入的IPT遠(yuǎn)程智能聯(lián)接節(jié)點(diǎn)聯(lián)接至IPT云網(wǎng)絡(luò)，或者直接聯(lián)接至任意指定的普通云服務(wù)器，并與云端現(xiàn)有的各種物聯(lián)網(wǎng)專業(yè)軟件實(shí)現(xiàn)對(duì)接。IPT云網(wǎng)絡(luò)則是架構(gòu)在IPT霧網(wǎng)絡(luò)之上的DMCS/IPT智能測(cè)控網(wǎng)絡(luò)，可進(jìn)一步聯(lián)接不同的IPT霧網(wǎng)絡(luò)，并通過信息管道解決不同IPT霧網(wǎng)絡(luò)之間的測(cè)控任務(wù)協(xié)同，以形成更大規(guī)模的智能物聯(lián)網(wǎng)。IPT云網(wǎng)絡(luò)同樣具有“去中心化”和“去指令”等明顯技術(shù)特征，也能在IPT云網(wǎng)絡(luò)中任意位置通過接入一個(gè)IPT遠(yuǎn)程智能聯(lián)接節(jié)點(diǎn)，將整個(gè)系統(tǒng)聯(lián)接至任意指定的普通云服務(wù)器，并與云端現(xiàn)有的各種物聯(lián)網(wǎng)專業(yè)軟件實(shí)現(xiàn)對(duì)接。 合作需求 1、合作企業(yè)現(xiàn)有產(chǎn)品需在某行業(yè)或某領(lǐng)域已占有較大的市場(chǎng)份額，且非常熟悉所在行業(yè)或領(lǐng)域的業(yè)務(wù)流程，并深度了解客戶的痛點(diǎn)和需求； 2、合作企業(yè)需有良好的信譽(yù)記錄，并需要有足夠的資金來支持DMCS/IPT新產(chǎn)品的研發(fā)，且需要有一定數(shù)量和質(zhì)量的技術(shù)人才來完善相關(guān)產(chǎn)品； 3、合作企業(yè)需有愿意跟其他非競爭性企業(yè)一起聯(lián)手打造智能物聯(lián)網(wǎng)生態(tài)圈的愿望。 具備以上合作條件的企業(yè)可聯(lián)系清華技術(shù)轉(zhuǎn)移院，通過專利普通許可方式開展各自領(lǐng)域的新產(chǎn)品研發(fā)及其推廣應(yīng)用，聚集多方力量，以合作共贏的方式共同打造一個(gè)可滿足數(shù)字經(jīng)濟(jì)新時(shí)代需求的、造福于國家和社會(huì)的、國產(chǎn)化的智能物聯(lián)技術(shù)產(chǎn)品生態(tài)圈。

本發(fā)明提供了一種適用于分布式機(jī)器學(xué)習(xí)的參數(shù)同步優(yōu)化方法 及其系統(tǒng)，使用參數(shù)服務(wù)器分布式方式實(shí)現(xiàn)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，解決現(xiàn) 有算法在參數(shù)同步過程中的瓶頸。本發(fā)明系統(tǒng)包括參數(shù)服務(wù)器端的資 源監(jiān)控和分配模塊、參數(shù)維護(hù)模塊，各工作節(jié)點(diǎn)的服務(wù)器資源請(qǐng)求模 塊、參數(shù)同步時(shí)間間隔控制模塊、未同步時(shí)間累計(jì)模塊、參數(shù)計(jì)算模 塊和參數(shù)同步模塊。本發(fā)明通過監(jiān)控參數(shù)服務(wù)器資源占用情況，為不 同工作節(jié)點(diǎn)選取不同同步時(shí)間間隔來避免請(qǐng)求突發(fā)情況，同時(shí)

本發(fā)明公開了一種考慮逆變型分布式電源接入的配電網(wǎng)故障區(qū)域定位算法，包括如下步驟：(1)建立恒功率控制方式下逆變型分布式電源故障特性分析模型；(2)根據(jù)配電網(wǎng)中聯(lián)絡(luò)開關(guān)、斷路器等開關(guān)器件的分布特點(diǎn)對(duì)配電網(wǎng)進(jìn)行分區(qū)處理，使用圖論的理論分析方法，建立配電網(wǎng)的圖模型，并設(shè)定配電網(wǎng)的電流參考方向；(3)利用設(shè)定的配電網(wǎng)電流參考方向以及斷路器處保護(hù)裝置上傳的故障信息，通過矩陣運(yùn)算求取故障判斷矩陣，實(shí)現(xiàn)故障區(qū)域的定位。本發(fā)明能夠滿足分布式電源接入，無需動(dòng)作值整定，具備一定拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)自適應(yīng)的能力。

一種基于集中服務(wù)的分布式對(duì)等網(wǎng)絡(luò)及構(gòu)造方法，該方法包括： （1）為對(duì)等網(wǎng)絡(luò)配置一個(gè)集中服務(wù)器，該服務(wù)器用來為新節(jié)點(diǎn)加入對(duì)等網(wǎng)絡(luò)以及對(duì)等網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)退出提供服務(wù)，并為服務(wù)器定義樹的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)用于存儲(chǔ)動(dòng)態(tài)變化節(jié)點(diǎn)的信息； （2）新節(jié)點(diǎn)經(jīng)集中服務(wù)器查找其直接鄰居或從對(duì)等節(jié)點(diǎn)出發(fā)在虛鏈路中查找其直接鄰居，加入對(duì)等網(wǎng)絡(luò)； （3）邊界節(jié)點(diǎn)（其前驅(qū)或后繼直接鄰居退出的對(duì)等節(jié)點(diǎn)）經(jīng)集中服務(wù)器查找其直接前驅(qū)或后繼鄰居，或從該節(jié)點(diǎn)出發(fā)在虛鏈路中查找其直接前驅(qū)或后繼鄰居，使得對(duì)等節(jié)點(diǎn)之間維持環(huán)狀拓?fù)洹?本發(fā)明將集中服務(wù)融合在分布式對(duì)等網(wǎng)絡(luò)中，明顯降低了因節(jié)點(diǎn)的頻繁加入和退出造成的網(wǎng)絡(luò)波動(dòng)，顯著提高了對(duì)等網(wǎng)絡(luò)的工作效率。

本發(fā)明公開了一種小水電機(jī)群組成分布式儲(chǔ)能系統(tǒng)的方法。該 方法包括：獲得一個(gè)儲(chǔ)能周期 T 中，第 t 個(gè)時(shí)段所有小水電站的總凈 負(fù)荷值 PLj(t)；根據(jù)優(yōu)化目標(biāo)、總凈負(fù)荷值 PLj(t)以及第 i 個(gè)小水電站 的計(jì)劃負(fù)荷 pi(t)，獲得第 i 個(gè)小水電站的實(shí)際負(fù)荷 pfci(t)；根據(jù)第 i 個(gè) 小水電站的實(shí)際負(fù)荷 pfci(t)，對(duì)第 i 個(gè)小水電站的抽水蓄水裝置進(jìn)行最 優(yōu)效率控制，令所述第 i 個(gè)小水電站按照實(shí)際負(fù)荷 pfci(t)在最優(yōu)效率下 運(yùn)行，所述抽水蓄水裝置為水輪機(jī)及水泵或者可逆式水

本發(fā)明公開了一種分布式電源接入對(duì)配網(wǎng)三段式電流保護(hù)影響的評(píng)估方法，基于規(guī)則庫實(shí)現(xiàn)，規(guī)則 庫中包含若干條順序執(zhí)行的規(guī)則步驟，這些一般性的語義規(guī)則適用于任意的配網(wǎng)系統(tǒng)和分布式電源接入 情況，且每條規(guī)則通過描述性語言指導(dǎo)操作者該如何構(gòu)造短路場(chǎng)景，并選擇哪些保護(hù)的 I、II 或者 III 段 進(jìn)行校驗(yàn)。這樣，操作者無須根據(jù)所研究的系統(tǒng)來分析確定校核步驟，只要順序執(zhí)行規(guī)則庫中的規(guī)則步 驟便能高效準(zhǔn)確地判斷分布式電源接入方案對(duì)保護(hù)的影響：當(dāng)規(guī)則庫中的所有規(guī)

"本發(fā)明公開了一種利用網(wǎng)關(guān)節(jié)點(diǎn)緩存優(yōu)化分布式塊存儲(chǔ)寫性能的方法,具體包括：緩存經(jīng)過網(wǎng)關(guān)節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)，并采用計(jì)數(shù)表對(duì)各數(shù)據(jù)塊的訪問次數(shù)進(jìn)行計(jì)數(shù)；對(duì)于用戶請(qǐng)求，若為讀請(qǐng)求，則在讀請(qǐng)求命中緩存時(shí)從緩存讀取數(shù)據(jù)，在讀請(qǐng)求未命中緩存時(shí)從本地節(jié)點(diǎn)或者副本節(jié)點(diǎn)讀取數(shù)據(jù)；并將該請(qǐng)求訪問過的節(jié)點(diǎn)計(jì)數(shù)加一；若為寫請(qǐng)求，則先寫網(wǎng)關(guān)節(jié)點(diǎn)的緩存，然后在該寫請(qǐng)求對(duì)應(yīng)的其他副本節(jié)點(diǎn)上做日志備份，用于掉電恢復(fù)；在提高系統(tǒng)性能的同時(shí)還保證了數(shù)據(jù)的可靠

本發(fā)明公開了一種提高分布式緩存的命中率并減少固態(tài)硬盤磨 損的方法，結(jié)合緩存數(shù)據(jù)分布特性和固態(tài)硬盤特性優(yōu)化緩存性能并降 低成本。它能根據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景分配內(nèi)存緩存區(qū)并將 SSD 劃分為連續(xù)分布 的與內(nèi)存緩存區(qū)等大的 Cage，內(nèi)存緩存區(qū)緩存新數(shù)據(jù)，內(nèi)存緩存區(qū)的 數(shù)據(jù)達(dá)到上限時(shí)將內(nèi)存緩存區(qū)所有數(shù)據(jù)寫入 Cage，擦除內(nèi)存緩存區(qū)進(jìn) 行新的數(shù)據(jù)緩存。替換算法通過分析內(nèi)存緩存區(qū)中的數(shù)據(jù)的訪問頻度 分布，設(shè)定 Cage 中替換算法參數(shù)

（一）成果背景 分布式光伏可在用戶側(cè)就近安裝與消納，減少因長距離輸送帶來的線路損耗問題，在新型電力系統(tǒng)建設(shè)中發(fā)揮著重要作用。2021年6月，國家能源局綜合司發(fā)布了《關(guān)于報(bào)送整縣（市、區(qū)）屋頂分布式光伏開發(fā)試點(diǎn)方案的通知》，用以推動(dòng)分布式光伏高質(zhì)量發(fā)展、支撐新型電力系統(tǒng)建設(shè)。在該政策的推進(jìn)下，分布式光伏容量迅猛增長。截至2021年底，國內(nèi)分布式光伏裝機(jī)容量已達(dá)到107.5GW，約占光伏總裝機(jī)容量的三分之一，且其增長速度已經(jīng)超過了集中式光伏。 （二）痛點(diǎn)問題 對(duì)于配電網(wǎng)來說，光伏出力易受天氣因素影響，具有極強(qiáng)的隨機(jī)波動(dòng)特性，大規(guī)模分布式光伏接入，一方面加劇了配電網(wǎng)負(fù)荷短時(shí)波動(dòng)，影響電力實(shí)時(shí)平衡，制約負(fù)荷預(yù)測(cè)精度提升；另一方面，分布式光伏出力特性與負(fù)荷特性的不匹配造成其難以消納，為有源配電網(wǎng)運(yùn)行管理帶來嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。 對(duì)于電力市場(chǎng)交易來說，隨著新一輪電力體制改革的持續(xù)深入，分布式光伏所有者作為售電商參與市場(chǎng)競爭成為必然趨勢(shì)。分布式光伏出力的不確定性與短時(shí)劇烈波動(dòng)性，使得分布式光伏電站/售電商難以制定合理的市場(chǎng)交易策略與電力交易合同，面臨嚴(yán)重的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)。 因此，亟需精準(zhǔn)的分布式光伏功率預(yù)測(cè)，為有源配電網(wǎng)調(diào)度運(yùn)行、分布式光伏消納，分布式光伏參與電力市場(chǎng)等提供有力數(shù)據(jù)支撐。 （三）技術(shù)方案 1、基于變分模態(tài)分解與動(dòng)態(tài)圖卷積網(wǎng)絡(luò)的分布式光伏功率預(yù)測(cè) 首先利用變分模態(tài)分解各分布式光伏復(fù)雜出力序列分解為相對(duì)簡單、波動(dòng)較小的不同頻率子序列，以減小場(chǎng)站間關(guān)聯(lián)關(guān)系的挖掘難度。然后，基于分布式光伏場(chǎng)站間時(shí)空關(guān)聯(lián)性處于動(dòng)態(tài)變化中的考慮，利用全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將各節(jié)點(diǎn)特征映射到多維空間，而后利用時(shí)域卷積挖掘跨節(jié)點(diǎn)關(guān)聯(lián)關(guān)系，由此以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方式挖掘各頻率下各場(chǎng)站子序列關(guān)聯(lián)性，有效實(shí)現(xiàn)子序列動(dòng)態(tài)圖結(jié)構(gòu)的構(gòu)建。最終，基于可用于非歐式空間結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)建模的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，將其與動(dòng)態(tài)圖結(jié)構(gòu)結(jié)合，建立考慮動(dòng)態(tài)時(shí)空關(guān)聯(lián)性的圖卷積預(yù)測(cè)模型，針對(duì)不同頻率下出力子序列分別預(yù)測(cè)，而后重構(gòu)得到各場(chǎng)站功率進(jìn)而獲取配電網(wǎng)分布式光伏總功率。 2、基于深度聯(lián)邦學(xué)習(xí)的分布式光伏發(fā)電功率預(yù)測(cè) 首先，基于長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建時(shí)域自編碼器模型，該模型編碼器用于提取每個(gè)時(shí)間步輸入的時(shí)域特征，而后利用解碼器將該特征向量轉(zhuǎn)換為輸出序列進(jìn)行未來時(shí)間步的預(yù)測(cè)，自編碼能顯著增強(qiáng)長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時(shí)域建模能力。而后，利用注意力機(jī)制解決其在處理長輸入時(shí)間序列時(shí)會(huì)導(dǎo)致解碼器面臨特征冗余問題，且使模型聚焦于對(duì)輸出更關(guān)鍵的時(shí)域特征。由此，利用注意力自編碼預(yù)測(cè)模型通過對(duì)時(shí)域特征的有效挖掘?qū)崿F(xiàn)功率預(yù)測(cè)精度的進(jìn)一步提升。 在此基礎(chǔ)上，開發(fā)了用于分布式光伏功率預(yù)測(cè)的聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架，在該框架中，本地用戶僅需將本地模型進(jìn)行共享，無需數(shù)據(jù)的傳輸，而后由中央服務(wù)器進(jìn)行模型的聚合以實(shí)現(xiàn)用戶間信息共享。在各本地場(chǎng)站進(jìn)行注意力自編碼預(yù)測(cè)模型的訓(xùn)練；在中央服務(wù)器，基于聯(lián)邦平均算法實(shí)現(xiàn)各本地預(yù)測(cè)模型的匯聚、全局模型的生成與下發(fā)。在保證數(shù)據(jù)隱私性的前提下取得與傳統(tǒng)集中式機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練近似的預(yù)測(cè)效果。 （四）競爭優(yōu)勢(shì) 1、有效表征廣域分布式光伏集群間時(shí)空關(guān)聯(lián)特征，實(shí)現(xiàn)分布式光伏功率預(yù)測(cè)精度提升。 當(dāng)缺乏氣象實(shí)測(cè)或預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)時(shí)，考慮分布式光伏時(shí)空相關(guān)性可有效提升分布式光伏功率預(yù)測(cè)精度。現(xiàn)有研究多利用各光伏場(chǎng)站地理距離或者整體出力表征時(shí)空相關(guān)性。這種靜態(tài)建模方式在分布式光伏出力模式長期穩(wěn)定的情況下，可以取得較好的預(yù)測(cè)效果。然而，易受天氣因素的影響，分布式光伏出力極易發(fā)生短時(shí)波動(dòng)，因而各場(chǎng)站關(guān)聯(lián)性處于動(dòng)態(tài)變化過程。以恒定的場(chǎng)站間關(guān)聯(lián)關(guān)系去考慮這種復(fù)雜的集群出力序列，顯然無法反映天氣影響下分布式光伏出力短時(shí)變化，難以實(shí)現(xiàn)功率預(yù)測(cè)精度的有效提升。 所提的基于變分模態(tài)分解與動(dòng)態(tài)圖卷積網(wǎng)絡(luò)的分布式光伏功率預(yù)測(cè)方法，利用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方式實(shí)現(xiàn)挖掘各場(chǎng)站間關(guān)聯(lián)特性的動(dòng)態(tài)實(shí)時(shí)挖掘。在基礎(chǔ)上，考慮到不同模態(tài)分量下各場(chǎng)站間關(guān)聯(lián)關(guān)系的差異性，將各場(chǎng)站原始功率分解為了相對(duì)簡單、波動(dòng)較小的不同頻率模態(tài)分量，減小關(guān)聯(lián)關(guān)系的挖掘難度。 2、有效保證各分布式光伏數(shù)據(jù)隱私性，且能取得與傳統(tǒng)集中式機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練方式近似的預(yù)測(cè)效果 現(xiàn)有的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)預(yù)測(cè)方法性能在很大程度上依賴于訓(xùn)練數(shù)據(jù)的數(shù)量，因此大多以一種集中的訓(xùn)練方式實(shí)現(xiàn)，即中央服務(wù)器匯聚來自各場(chǎng)站的運(yùn)行數(shù)據(jù)而后進(jìn)行模型的訓(xùn)練。然而，這種集中訓(xùn)練的方式會(huì)期限數(shù)據(jù)隱私，使用戶信息暴露在公共環(huán)境而導(dǎo)致被外部攻擊者進(jìn)行數(shù)據(jù)分析、行為探測(cè)等。此外，在競爭激烈的電力市場(chǎng)中，分布式光伏場(chǎng)站所有者可能不愿共享數(shù)據(jù)。這些因素使傳統(tǒng)模型訓(xùn)練方式難以實(shí)現(xiàn)。 所提的基于深度聯(lián)邦學(xué)習(xí)的分布式光伏發(fā)電功率預(yù)測(cè)方法，利用注意力自編碼模型在本地場(chǎng)站進(jìn)行建模預(yù)測(cè)，實(shí)現(xiàn)對(duì)本地功率時(shí)域特征的有效挖掘；利用分散式訓(xùn)練的聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架，實(shí)現(xiàn)各場(chǎng)站預(yù)測(cè)模型信息共享，有效保證本地用戶的數(shù)據(jù)隱私的同時(shí)取得不錯(cuò)的預(yù)測(cè)效果。 創(chuàng)新點(diǎn) 1、考慮了場(chǎng)站間關(guān)聯(lián)關(guān)系的動(dòng)態(tài)性。對(duì)于分布式光伏，雖然場(chǎng)站數(shù)量眾多、分布廣泛，但是其位置臨近，由于云團(tuán)運(yùn)動(dòng)等氣象因素導(dǎo)致的相關(guān)性較強(qiáng)。所提方法以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方式根據(jù)網(wǎng)絡(luò)當(dāng)前的各場(chǎng)站輸入功率進(jìn)行關(guān)聯(lián)關(guān)系的動(dòng)態(tài)表征，實(shí)現(xiàn)功率預(yù)測(cè)精度的有效提升。 2、在保障各分布式光伏站點(diǎn)數(shù)據(jù)隱私應(yīng)的前提現(xiàn)實(shí)現(xiàn)信息共享。利用自編碼結(jié)構(gòu)進(jìn)一步提升LSTM的時(shí)間序列建模能力；利用注意力機(jī)制模型聚焦于對(duì)預(yù)測(cè)更關(guān)鍵的輸入特征，以此實(shí)現(xiàn)時(shí)域特征的有效挖掘。在此基礎(chǔ)上，利用聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架聚合各本地模型，實(shí)現(xiàn)各站點(diǎn)信息聚合，實(shí)現(xiàn)精度有效提升。 市場(chǎng)前景 隨著新型電力系統(tǒng)建設(shè)目標(biāo)的推進(jìn)，分布式光伏裝機(jī)容量呈爆發(fā)式增長。所研成果可應(yīng)用于配電網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測(cè)、用戶可調(diào)度容量評(píng)估、激勵(lì)型需求響應(yīng)基線負(fù)荷估計(jì)等場(chǎng)景中，為高比例分布式光伏有源配電網(wǎng)的安全、經(jīng)濟(jì)、高效運(yùn)行，維持電力平衡等工作提供重要參考。同時(shí)，隨著分布式光伏逐步參與到電力市場(chǎng)，所研成果可為分布式光伏售電商制定最優(yōu)的交易策略，簽訂合理的價(jià)格合同提供有力數(shù)據(jù)支撐。綜上所述，所研成果市場(chǎng)前景廣闊。