全年不同负荷运行下的冰蓄冷空调控制策略

冰蓄冷空调一般用冰作为储能介质,在供电谷段制冰蓄冷,在供电峰段融冰释冷来满足用户冷负荷需求,对电网可以起到削峰填谷的效果。以冰蓄冷空调为主要研究对象,在不影响用户温度舒适度的前提下,通过分析空调在不同负荷下的蓄冰量、制冷机组功率以及响应潜力的变化,提出了一种全年不同负荷运行的冰蓄冷空调控制策略。在仿真算例中通过将冰蓄冷空调调控前后的蓄冰量、制冷机组功率和响应潜力进行对比,验证了该控制策略可以有效地降低用户运行费用,增加响应潜力,验证了此策略的可行性和有效性。     

基于自组织中心K-means 算法的用户互动用电行为聚类分析

电力用户参与电网侧互动用电和辅助服务已成为国内外关注热点,用户互动用电行为分析是其中一项核心工作。结合自组织映射SOM神经网络和K-means聚类算法,采用一种自组织中心K-means算法用于用户互动用电行为聚类分析,能够实现更加精准识别和快速聚类。首先,对自组织中心K-means算法原理进行分析,说明其与传统聚类算法相比在用电行为聚类分析中的优势;然后,构建峰谷分时电价背景下,基于用户心理学的调节潜力指标,并分析基于负荷数据和调节潜力指标的用户互动用电行为;最后,以某电力公司管辖区域用户的日常负荷数据为研究对象,将基于自组织中心K-means算法的聚类结果与其他传统聚类方法进行对比,证明基于调节潜力指标的自组织中心K-means算法在用户互动用电行为上的精准识别和准确聚类优势。