基于抽样调查的居民生活用电市场的分析

在对秦皇岛地区居民用电状况进行大规模抽样调查的基础上 ,对问卷数据进行了深入分析 ,初步掌握了该地区居民家庭照明负荷的情况、家用电器拥有水平 ,并通过对居民的各种用电设备按不同运行时间进行分类 ,统计出了各类设备的运行特性 ,由此掌握了居民电力市场分析所需的各细分市场所需电力、需电量大小等这些重要结论 ,这不仅为制定开拓居民电力市场策略提供了依据 ,而且还提供了一条正确分析电力市场的思路与方法     

基于抽样调查的民居生活用电市场的分析

在对秦皇岛地区居民用电状况进行大规模抽样调查的基础上,对问卷数据进行了深入分析,初步掌握了该地区居民家庭照明负荷的情况,家用电器拥有水平,并通过对居民的各种用电设备按不同运行时间进行分类,统计出了各类设备的运行特性,由此掌握了居民电力市场分析所需的各细分市场所需电力、需电量大小等这些重要结论,这不仅为制定开拓居民电力市场策略提供了依据,而且还提供了一条正确分析电力市场的思路与方法。     

基于设备用电特征的居民电力需求价格弹性评估

能源互联网建设可实现居民用电设备的状态感知,为需求价格弹性的评估提供全新的数据支持。以此为前提,提出一种基于设备用电特征的居民电力需求价格弹性评估方法。首先,根据需求价格弹性的定义,分析居民用电设备的使用特征与自弹性、交叉弹性的关联性,揭示用电设备可调整性对居民用户电价响应行为的客观约束。其次,针对居民用户因数量庞大且主观响应意愿存在差异而导致的设备用电调整不确定性,结合与用电特征关联的设备可调整性分类,构建基于设备用电调整模糊推理的居民电价响应行为分析模型。最后,将响应结果对应到需求价格弹性矩阵计算,完成居民电力需求价格弹性评估。算例分析验证了所提的方法的合理性与有效性。     

接听“生活热线”提供优质服务

针对近期天气变冷、气温骤降的情况，为保障广大居民安全、合理用电，近日，南昌供电公司参与到《江南都市报》组织的“接听生活热线”活动中，及时为居民解决电力供需方面的问题，提供高效便捷的供电服务。     

今夏全国电力供需总体紧平衡

6月以来,随着气温攀升,我国多地用电负荷持续走高。针对电力供需形势等热点问题,记者采访了中国电力企业联合会统计与数据中心主任王益烜、规划发展部主任张琳。据分析,今年迎峰度夏期间,全国电力供需总体紧平衡,部分区域用电高峰时段电力供需可能会偏紧。     

基于人工智能的客户需求响应研究与分析

随着电力大数据爆炸式地增长,依靠人力物力的传统数据处理模式已经不再适应现代电力系统的发展。以红河州地区居民用电消费行为和日常行为习惯做聚类分析,借助计量自动化系统提供的电力负荷数据,并基于用户群体分析与识别,利用灰色预测、BP神经元网络、自适应BP神经元网络、PSO算法、分类随机森林算法、自适应分类随机森林等人工智能算法对负荷进行预测。通过对当地居民的用电消费行为习惯深入的研究以及电力负荷的预测,为人工智能运用于电力系统客户需求响应提供理论经验和技术支撑。主要创新点在于将自适应随机森林算法等人工智能算法应用于居民需求响应的研究,降低电网处于高峰负荷,并采用了负荷转移策略降低电网运行成本,节约能耗。     

基于BP神经网络的南方五省（区）居民生活用电购买力及其省间差异评价

选择南方区域电力市场所属的五省（区）为研究对象,在对居民生活用电购买力影响因素进行分析的基础上,运用人工神经网络的BP模型对2006年南方五省（区）居民生活用电购买力及其省间差异进行评价,得出了南方五省（区）居民生活用电购买力的量化评价指标,评价结果具有客观性和科学性,可以为南方区域电力市场的电价制定研究提供基础和依据。     

基于BP神经网络的南方五省(区)居民生活用电购买力及其省间差异评价

选择南方区域电力市场所属的五省(区)为研究对象,在对居民生活用电购买力影响因素进行分析的基础上,运用人工神经网络的BP模型对2006年南方五省(区)居民生活用电购买力及其省间差异进行评价,得出了南方五省(区)居民生活用电购买力的量化评价指标,评价结果具有客观性和科学性,可以为南方区域电力市场的电价制定研究提供基础和依据.     

区域尺度住宅建筑日用电负荷模型构建方法研究

面对新时代能源发展形势,有效整合电力用户、电网企业及供应商信息,全面深度分析“源网荷储”特性是推进能源互联网发展的重要举措,模拟建筑用电这一典型负荷已尤为重要。关注区域规模居民用电负荷,提出用电负荷数据预处理分析方法和区域尺度住宅建筑日用电负荷模拟方法。区域尺度的用电数据在空间规模和时间跨度上均具有高维特征,分析大量数据并再现区域规模用电负荷是其主要难点。为此,提出结合自编码和k近邻算法的数据异常值剔除方法。在数据预处理的基础上,提出基于聚类分析的区域尺度住宅日用电负荷模型和模型检验方法,以单个住户的日均用电和全年最大日负荷为指标聚类,基于聚类分析结果提出随机用电模型,模拟区域尺度住宅建筑逐户逐日用电负荷。应用华东某重点城市智能电表采集的整年居民用电数据开展研究分析案例,实现区域住宅建筑居民日用电负荷的模拟再现。提出“数据异常值预处理、聚类分析、模型构建和检验”系列研究分析方法,可有效满足能源互联网建设对大量末端用户用电负荷的模拟分析需求。     

基于多维特征分析与动态定权聚类的电力居民用户分类

由于居民用户用电需求的高度随机性和不规则性,亟需详细的数据分析来定义用户的行为特征,以提供更加合理的用电建议和需求响应潜力。为了进一步挖掘非介入式辨识数据的价值,提出一种基于多维用电行为数据的电力居民用户分类方法。首先通过非介入式智能电表获取居民细粒度用电数据,分析用户的用电行为,寻找到关键用电特征量;接着使用CRITIC权重法自适应配置各指标权重,通过6类聚类评价指标,对4种聚类算法和3个数据距离计算进行对比,实现最优聚类方法和聚类数目的选择。通过某小区实际数据验证了本文所提用电特征量以及定权聚类方法的有效性,将居民用户群体分成用电行为差异明显的两类。     

促进削峰填谷的居民实时积分套餐优化设计

在新一轮电力改革背景下,以积分为载体,提出了一种促进削峰填谷的居民实时积分套餐,初探电力销售端的居民侧市场化交易模式。首先,设计了促进削峰填谷的居民实时积分套餐机制,在用电低谷时段引入正积分鼓励居民多用电,在用电高峰时段利用负积分引导居民少用电,并基于消费者心理学,建立了基于实时积分套餐的居民负荷响应不确定性模型;然后,基于效用最大化原则,提出了兼顾电量峰谷差下降率和激励成本的居民实时积分套餐优化模型,并采用拉丁超立方采样方法和遗传算法相结合的方法进行求解;最后,设计了居民实时积分套餐实施架构及模式。算例结果表明,实时积分套餐能够很好地适应居民用电特点,激发居民群体的互动潜力,为居民参与电力市场交易提供支撑。     

基于大数据分析的陕西省居民用电行为及影响因素研究

陕西省目前处于发展的关键时期,为了有效的了解陕西省居民用电模式,通过对陕西省居民用电量以及相关经济、社会指标等众多数据的统计计算,得到了2000年以来的社会经济以及用电大数据。主要从陕西省居民用电增长情况、居民用电占比、人均用电水平和城乡居民用电差异等方面做了详细的分析和研究,对全面了解及把控陕西省居民用电行为具有十分重要的意义。     

锡林浩特电力市场分析及策略初探

通过对锡林浩特地区电力营销市场状况分析,认为开拓锡林浩特地区电力市场的目标是工业用电市场、居民用电市场、农业农灌市场;开拓电力市场从抓基础工作入手,实现营销管理规范化。利用引导居民电力消费、实行电价倾斜等手段开拓居民用电市场,落实好电网覆盖农灌市场的问题,规范农村电价以开拓农灌农业生产用电市场,对大工业用户提供用电的全方位优质服务达到开拓工业用电市场的目的。     

低压集抄用户电力网上营业厅系统的设计

目前我国居民用户尚不能远程办理用电业务,为此提出了低压集抄用户电力网上营业厅系统的设计方案。该系统以国家电网公司现有的营销、电费、用电信息采集业务处理系统为支撑点,以以太网为通信手段,以Web页面为窗口,让居民用户可上网办理日常用电业务,是一种全新的电力营销方式。     

中国居民生活电力消费的分解分析

电力消费对节能环保有重大影响.采用LMDI方法,基于人口效应、城市化效应、社会原子化效应和用电强度效应等因素,对中国居民生活用电的增长进行了分解.研究表明,对于全国而言,用电强度上升是引起居民生活用电量上升的主要原因;人口增长、城市化和社会原子化目前并非居民生活用电增长的主要推动力,但影响正在加强;对不同地区而言,各影响因素对生活电力消费增长的作用存在较大差异.     

贵州电力交易指数的创新研究及应用

目前电力体制改革正在如火如荼的进行,尚没有一套成熟的电力交易指数体系反映电力交易与工业经济运行的内在联系,政府相关部门和市场主体也亟需一套电力交易指数体系作决策参考。本文首先介绍了电力交易指数的研究背景,基于贵州省工业运行实际指标与电力交易的海量数据,依托互联网,用"大数据"理念首创了包含一个电力交易主指数和四个分支指数的电力交易指数体系。根据各重点行业的交易电量、交易电价的情况,结合重点产品的市场价格和产品用电单耗,发掘电力交易与工业经济运行的内在联系,然后结合贵州省2016年部分重点行业及电力交易数据推演出的电力交易指数体系并进行测算及分析,从而发掘电力交易指数对工业经济运行的影响及对政府决策的参考价值。     

基于气温与经济增长的用电需求预测

经济新常态和近年气温大波动大大增加了用电需求高精度预测的难度,不考虑经济走势或忽略气温因素的传统预测手段和智能算法无法满足电力市场预测工作的实际需要。借助于计量经济方法,构建了基于气温与经济增长的用电需求预测模型,并以安徽省月度全社会用电量预测为例加以分析说明。结果表明,该模型具有预测过程简单、实现便捷、预测效果好等优点,能够为能源主管部门和电力市场分析人员开展年度内用电需求预测提供一种有效方法。     

也谈对居民用电实施分时电价

读了《电力需求侧管理》２０００年第２期《对居民用电实施分时电价的探讨》,和《赴香港电灯公司的考察报告》二文,感到我国内地居民生活用电水平没有香港特别行政区居民水平高;但香港两个电力公司对居民生活用电到现在仍采用单相表,根据经济性比较,不采用集体抄表或远方集中抄表,而全部采用手持抄表机现场抄表。我国内地居民生活用电采用分时电价和远程抄表是否经济合理,值得研究。 一、鼓励居民使用低谷和丰水期电能的电价制度选择 我国近年来电力供求缓和之后,高峰负荷、峰谷差急剧增长,最低负荷率和负荷率明显下降,确实与电价…     

居民负荷特征研究及特征库的建立

居民用户用电可视化是开展节能工作的基础。在居民用户用电可视化研究中,了解居民用户侧典型家电的负荷特征和耗电特性是关键。通过分析各种类型的负荷特征,从中选取一些具有较高辨识性的特征量作为负荷特征库的主要内容。构建电力数据采集平台,采集典型的家电负荷用电数据,并根据一定的数学方法提取各负荷特征,形成负荷特征库。利用Matlab构建负荷特征库可视化界面,方便调用和分析负荷特征,为后续负荷识别奠定基础。     

基于用户数据的空调负荷与气温关系研究

为有效管理高峰时段的空调负荷,配合政府部门做好电力需求侧管理工作提供理论依据。本文对2018年—2019年武汉市电网空调负荷与气温关系进行了全面的分析,利用回归分析方法进行了近两年空调负荷与日最值温度的相关性分析,给出了温度每改变1℃时空调负荷的变化幅度,着重分析了第二、三产业和居民中空调负荷与气温的关系。其中,首先提出了估计空调负荷的算法,并以基准负荷为基础来计算空调负荷,可以提高估计的可信度,并建立相应的数学模型来揭示气温对空调负荷的影响。通过上述研究得出相应结论:(1)空调负荷与气温相关性程度大小为城镇居民空调用电与温度相关性最高,第三产业其次,第二产业最低;(2)降温用电对温度的敏感性普遍高于采暖用电;(3)不同行业产业间的降温采暖负荷均存在较大差异,且具有不同的趋势特征。