三大平台介绍之三：基于组合在线学习的负荷聚合实时控制平台
基于组合在线学习的负荷聚合实时控制平台
本平台要解决的是，在实施聚合控制时，由于不确定因素太多，因此需要在用电负荷聚合调节过程中，进行动态调节使大量负荷聚合后，对电力系统运行表现出可靠的运行特性。在大约100台智能终端的环境下，该平台可以实现响应速度小于1分钟的动态控制，聚合误差小于总容量的2%。 本方案采用与传统方法不同的技术路线，放弃采用复杂的数学模型描述负荷和用户的不确定性与随机性，转而从负荷聚合效果的角度出发，利用组合在线学习的方法，根据智能物联网终端的实时反馈信息，动态学习用户实时模型与预测的误差，实现更稳定更可靠聚合效果。 奕星能源科技的解决方案基于组合在线学习实现负荷聚合控制方法，如图9所示。将组合在线学习方法常用的目标由最大化整体收益改进为最小化整体误差，并对主流的UCB和CUCB的资源配置策略进行相应更新设计，提出有理论性能保证的算法。值得注意的是，本方案的理论研究成果已在团队核心成员参与的负荷聚合控制试点项目中进行实际测试，验证其有效性，并有望通过调校进一步提升其性能。