基于分段电流特征和随机森林算法的低压配电网拓扑识别方法

低压配电网的拓扑结构对于实现台区线损分析、故障定位、需求响应等应用功能有着重要意义。针对当前低压配网户变关系在线识别难题,提出了一种基于分段电流特征和随机森林算法的低压配电网拓扑识别方法。首先,基于电流特性纵向传导机理,构建电流特征指标体系,并提出基于电流时间序列的分段特征提取方法。其次,根据分段电流特征生成特征向量集,建立基于随机森林算法的拓扑识别模型,可快速有效识别用户连接变压器关系。最后,利用实际配电网的量测数据进行算例分析,结果证明该方法拓扑识别准确率达到98.02%,所需样本时间短,能够快速有效地识别低压配网拓扑关系。     

基于家用电器特性的居民用电行为优化研究

随着电力竞争市场的发展与完善,电网利益主体逐步走向多元化,用户主动参与电网互动的背景下,开展用户用电行为研究具有重要意义。提出了一种基于家用电器特性的居民用电行为优化模型,首先,开展了居民家用电器的用电特性分析,对用户用电设备的使用效用和可调度潜力进行了研究,实现了典型家庭响应能力的评估;然后建立了计及用户舒适度的居民家用电器综合管理优化模型,该模型以使用时间期待、使用效果期待和电费变动期待为优化目标,以家用电器的使用和调控存在时间为约束条件;最后,基于家庭典型案例进行了算例测试,结果验证了模型的经济性与有效性。