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基于数据挖掘与需求响应的个性化智能用电套餐研究 总被引:1,自引:1,他引:0
在电力体制改革的背景下,有必要精细化挖掘用户用电特性,同时考虑售电商偏差考核控制的问题,制定套餐优化需求响应策略。首先基于自编码神经网络和模糊C均值聚类的方法对用户用电曲线进行模式分类,然后基于消费者心理学用户响应模型,对用户不同用电模式建立峰谷分时电价优化模型,在此基础上,对不同用电模式建立峰平时段叠加电价模型。研究表明,套餐制定可以有效引导用户调整用电行为,降低用电模式间差异,从偏差考核的角度看,有助于制定月购电策略。 相似文献
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针对电压暂降电能质量问题,研究了动态电压恢复器(DVR)的离散域控制策略。通过分析电压环离散域被控对象,基于根轨迹分析提出了内环最佳增益设计方法,实现了有源阻尼的最优化。在此基础上,提出了电压环离散域控制器,实现了与被控对象弱阻尼极点的对消,并设计控制器极点在同步旋转坐标系(SRF)下为直流信号提供无穷大开环增益,从而实现了对静止坐标系下交流信号的无静差调节。针对所设计控制器,提出了电压环临界阻尼参数设计方法,避免了输出电压的超调并实现了调节时间的最优。实验结果验证了所提设计方法的正确性与有效性。 相似文献
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