基于DPSR模型的用户智能用电能效评价

基于驱动力-压力-状态-响应(driving forces-pressure-state-response,DPSR)模型提出了有效的工业用户用电能效评价指标体系,包括4个一级指标和22个次要指标,使用直觉模糊(intuitionistic fuzzy,IF)、专家意见集结和基于平均解距离评价(evaluation based on distance from average solution,EDAS)模型计算每个指标的权重并评价用户用电能效水平。多维度指标体系可以揭示用户内部和外部环境造成的用户用电驱动力、压力和状态的完整因果链,并最终采取响应措施。最后,应用实际算例分析验证了该指标体系和评价方法的可行性。     

计及需求响应的售电公司运营机制研究

需求响应(Demand Response,DR)作为目前电力市场环境下电力公司提高用户粘性与运营效益的重要工具,可以成为我国售电主体建设发展的理想切入点。分析了在智能电网和能源互联网快速兴起的背景下DR技术的发展,对新环境下的DR资源进行了分类介绍,概括了售电市场放开环境下售电公司的运营环境以及可持续发展所面临的挑战,提出了计及DR的售电公司运营机制,并且从运用DR技术挖掘需求侧资源、制定个性化售电方案以及创新型增值服务3个部分展开具体研究,分析了计及DR的售电公司运营项目开展给市场参与主体带来的效益,最后结合国际案例,为售电公司应用DR技术给予了相关建议,以期为我国售电公司可持续发展提供借鉴。     

一种低压电力线载波通信路由方法

低压电力线载波通信信道常常表现出噪声干扰强、信号衰减大、时变性强,直接影响电力线载波通信的范围,降低电力线载波通信的可靠性.文中通过分析低压电力线网络拓扑结构,提出了一种基于Q学习和改进蚁群系统融合的电力线载波通信路由方法.首先采用Q学习算法对电力线网络进行全局搜索得到各路径上信息素初始值;然后利用蚁群算法正反馈收敛机制以及改进后自适应调整搜索策略得到最优路由.将文中算法与两种蚂蚁系统算法进行仿真对比,结果表明,文中算法能更快地建立起网络中主节点到各从节点的路由,并能根据通信信道的变化动态的维护路由,具有很强的抗毁性和自愈性,提高了低压电力线载波通信的可靠性.     

基于谱图理论的居民用户非侵入式负荷分解

针对现有居民用户非侵入式负荷分解需要高频采集数据或大量训练样本的问题,提出了一种基于谱图理论的非侵入式负荷分解方法。首先,以用户总负荷采样信号的相邻采样点差值来建立图结构,同时通过对用电设备信号采样点差值的分类来定义用电设备的图信号;然后,通过图拉普拉斯变换得到的图信号全局平滑度函数来实现用电设备图信号未知部分的重构。在用电设备时序信号的重构过程中采用了模糊规整方法来解决采样信号平滑性所导致的重构图信号数值的非标准化问题;对重构的用电设备图信号中相邻非零值间所对应的同时段负荷时序信号值赋以该用电设备的对应状态数据,从而实现用电设备时序信号的重构。最后采用AMPds数据集进行了仿真实验,结果表明所提方法有效且实用,能够在较低采样频率和先验信息较少的条件下实现较高精度的负荷分解。