智能小区的商业智能

智能电网用电环节中智能小区的建设可以实现电网与用户之间的实时交互响应,提高用户需求侧响应水平,增强用户能效管理,实现电力负荷的削峰填谷.针对智能小区中的用户类型展开研究,基于支持向量机模型,提出了峰时耗电率、负荷率、用户配合度、谷电系数等特征,实验数据来自已建成的智能小区中的用户. 实验结果表明,基于支持向量机的电力用户类型判别方法是有效的.     

基于改进变功率控制的储能削峰填谷策略设计

电网负荷逐年增长和新能源发电占比持续增加导致电网负荷峰谷差问题愈发突显.储能传统变功率削峰填谷控制策略充放电边际功率为水平线,当最大削峰填谷功率需求满足额定功率约束时,其他时刻容易出现功率余量而产生储能容量空间浪费问题.文中提出一种基于改进变功率控制的储能辅助电网削峰填谷策略设计,该控制策略考虑储能电池的容量、功率、SOC限制以及充放电效率等因素,采用二轮迭代法,并建立了储能变功率充放电数学模型,充分利用储能电池的容量和功率,显著地改善了电网负荷峰谷差问题.构建的改进变功率控制策略效果评价指标,从技术性和经济性两方面评价文中策略的削峰填谷效果.算例表明,文中所提策略能有效降低电网负荷峰谷差率和负荷标准差,且可广泛应用于电网负荷的削峰填谷.     

基于新型建筑智能化平台的多储能装置协同控制方法研究

储能系统接入建筑配电网络可以起到"削峰填谷"的作用,有助于优化电能的分配与使用。当前储能装置的优化调度问题正在成为研究热点。新型建筑智能化平台采用的邻居节点交互机制,为实现多节点的协同控制提供了有效途径。本文针对现有控制方法难以适应多储能装置的协同调度问题,以用电负荷波动方差最小为优化目标,构建了多储能装置削峰填谷优化调度模型,基于新型建筑智能化平台,结合用户用电的负荷数据,利用粒子群算法实现了优化调度模型的求解。仿真实验结果表明,基于新型建筑智能化平台的多节点协同机制,可以实现多约束条件下用电负荷波动方差最小的优化目标,实现多储能装置的协同控制,证明了该方法的有效性。     

电力需求响应的决策因素与分类模型

需求响应是指用户对激励措施采取的响应以降低用电成本。不同的用户有相异的用电特性,可以采用相应的激励措施,引导用户合理用电。用户对采取的激励措施做出响应,达到削峰填谷的作用。本文首先根据用户的用电特性,将用户进行分类,类型包括可简单转移负荷、后继性负荷、有储存容量的用户等。并根据相应的激励措施,为每一类用户建立了对应的优...     

分时电价政策影响上海城镇居民用电的定量分析

居民分时电价是削峰填谷的重要手段,但效果很难量化．通过从上海市用电营销数据库中抽取分别代表高、中、低端用户的3个典型小区居民的用电数据,建立居民谷电段用电倾向的数学模型．该模型包括谷电量占日电量比例、谷电量增长、平电量增长、电费支出增长等指标．结果表明,分时电价政策促进了居民用电量的增长,大部分居民倾向于谷时段用电,填谷效果较为明显．     

基于多视角网络融合的典型用电负荷模式挖掘

为了识别用户端典型用电负荷模式,解决传统聚类算法中仅使用单视角数据致使典型模式识别不全面的问题,提出一种基于多视角网络融合的典型用电负荷模式挖掘方法.采用多视角网络融合算法对三个粒度视角数据进行融合,利用谱聚类算法与共现矩阵度量方法识别典型用电负荷模式,结合教育行业和房地产行业用户基本信息对其用电负荷曲线趋势进行挖掘与分析.结果表明,与单视角数据相比,挖掘出的典型用电负荷模式更为准确且具有较好的鲁棒性,能够结合不同行业特点为电网系统在不同时段采取错峰用电、削峰填谷等措施提供指导.     

分时电价对上海城镇居民用电的影响研究

居民分时电价是削峰填谷的一项重要手段,但效果很难衡量.通过向高、中、低端用户发放调查问卷,分析家电因素、人均居住面积对居民谷电消费倾向的影响,以及由此产生的电量和电费支出的变化,结果表明:分时电价的政策促进了居民用电量的增长,居民倾向于谷时段用电,中端用户削峰填谷的效果最明显.     

基于智能电网统一数据共享平台的负荷预测

智能电网是未来电网的发展方向,以自愈、安全、发电资源兼容、电力用户交互、电力市场协调、资源优化高效、电能质量优质、信息系统集成为主要特点的智能电网的实现,离不开精确的负荷预测技术的支持.风能、光伏等可再生能源接入智能电网,加剧了系统的随机特性,对传统的负荷预测提出了更高的要求,同时信息系统的集成也为负荷预测提供了更广泛全面的数据支持,为新一代负荷预测技术提供了实现的平台.     

需求侧规模化电动汽车的充电负荷优化调控策略

针对电力需求侧电动汽车(electric vehicles, EV)用户充电行为的不确定性,分析电动汽车充电负荷调度与控制技术,构建电动汽车充电负荷调控优化模型,提出考虑分时电价与削峰填谷的分层多目标电动汽车充电策略,并对某区域内的1 000辆电动汽车的充电场景进行调控仿真试验。结果表明,本研究提出的优化充电策略能够有效降低充电费用和充电功率峰值,验证了所提出的优化调控策略的有效性。     

传统负荷预测技术与新技术的比较

电力系统由电源、输电网和电力用户组成,由于电能不能储存,发、输、用电是同步进行的,发多少用多少,因此,保持发电与用电的动态平衡而不影响电能质量,预测未来特定时间的电力负荷水平尤为重要。文章阐述负荷预测的传统技术与现代技术的比较,并探讨该技术未来的发展方向。     

基于SIM900A的嵌入式远程家电控制器设计

针对室外远程控制室内家电的不便性问题,利用SIM900A、红外以及嵌入式等先进技术,从应用角度出发,提出了一种远程红外家电控制方法。基于SIM900A远程通讯模块,使得在室外能够与室内嵌入式控制系统进行通信。红外遥控采用自学习型,测量脉冲宽度并存储数据,利用嵌入式系统模拟发送38kHz载波信号,实现对各种家电遥控器的学习。实践表明,该控制系统可以解决远程家电控制问题,且室内无需布线、成本低廉,系统稳定可靠、功耗较低。     

非侵入式电力负荷分解算法综述

非侵入式电力负荷监测是将总的电力消耗分解为每个用电设备的电力消耗并对其进行监测。非侵入式负荷监测系统无需安装大量监测设备,就可进行能源监测、故障监测、故障分析等多种类型的电能质量控制分析,文中介绍了国内外主流电力负荷分解算法以及算法评估方法,并就存在的问题及未来的发展方向进行了阐述。     

一种非侵入式低功耗高精度的用电器识别算法

非侵入式用电器识别是实现泛在电力物联网客户侧智能感知的关键技术。针对现有非侵入式用电器识别系统计算复杂度过高,不利于产业化的问题,提出了一种基于长短期记忆网络的低成本、低功耗、高精度且可应用于嵌入式微控制器的非侵入式用电器识别算法和系统。首先,对总线上的电流进行同步采集;其次,利用所提出的多参数的检测方法判断出用电器的投切事件;再次,利用长短期记忆网络,对投切时间点前后变化的数据进行识别,得到投切事件的用电器种类;最后,结合累积和判断出当前的用电器的种类和数量。仿真和实测结果表明,只需要针对单个用电器进行少量数据的训练,即可在嵌入式微控制器系统中对组合用电器实现高达99.6%的平均识别准确度,且系统功耗小于1.5 W。这种算法可进一步应用于统计各个用电器的投切时间点、使用时长和功耗总和等工作情况,为智能电网提供精细化的用户用电信息,并为电网能源管理和优化提供重要参考。     

基于蓝牙通讯的智能家居红外控制系统的实现

蓝牙技术作为一种在2.4GHz无线基础上新发展起来的电缆置换技术,由于其全球统一的标准性、数据传输方面的优越性、自动组网能力、低功耗、低成本和高安全性等特点,已经得到广泛认同。使用蓝牙技术实现家中各个房间之间的通讯,用红外技术实现对家中各种红外家电的统一红外控制,两种技术相结合构建智能家电控制系统,通过蓝牙红外中继器控制实现蓝牙通讯信号到红外控制信号的转换,从而实现对红外家居设备的统一管理。     

基于自适应粒子群算法的智能家居管理系统负荷优化模型

在能源互联网发展的背景下,针对电网需求侧响应的策略及用户节约用电成本的要求,设计智能家居管理系统(smart home management system, SHMS)的基本结构,构建智能家居管理系统负荷优化模型,并采用引入衰减因子的自适应粒子群算法对模型进行求解,可得到满足用户要求的家庭负荷运行方案。仿真算例采用了实际的分时电价、室外温度、负荷参数等信息,与优化前相比,用户负荷曲线得到改善,用电成本及用电量明显下降,验证了算法的有效性。     

基于FFT与遗传算法的用电器识别

随着智能电网和大数据技术的发展,用电器的识别和检测对规划用电器使用和参与需求响应具有越来越重要的意义。针对用电器识别,提出了一种基于FFT与遗传算法的用电器识别方法。分析了典型用电器负荷的电流波形频谱,并以其谐波作为负荷识别的最优特征参量,通过快速傅里叶变换对波形数据进行处理,以欧式距离最小作为优化指标,采用遗传算法搜寻最优解,最终实现对用电器类别的精确识别。在MATLAB/Simulink中搭建用电器识别模型,并以TI公司的TMS320F28335数字控制器为核心搭建了硬件系统,进行了实验验证。仿真结果与实际测试表明,该算法能够准确识别用电器的类别。     

一种基于Cortex-M3和低压电力线的智能终端的设计

Cortex-M3性能强、功耗低、成本低、实时性好,电力线无处不在,电力线载波可到达任何电器。将这两种技术相结合应用于智能终端设计,该终端可以进行数据存储和浏览,还可以通过移动电话,数传电台,以太网等方式进行远程应用和管理,又可以与电网连接进行互动。给出了该终端的总体结构,对各部分的软,硬件进行了设计。     

计及配电网用户舒适约束的需求侧响应方法

状态队列模型是一种直接负荷控制策略。通过改变决定功率消耗量的温度的上下限来实现状态队列对市场电价的响应。对温控设备建立了热力学动态指数模型,在状态队列模型的价格响应中充分考虑了用户舒适约束,保持了需求侧响应过程中的负荷多样性,从而提升了系统的价格响应能力。     

储能电池及其在电力系统中的应用

分析了电力储能系统的现实需求,各种储能电池的特点和适用场合;介绍了电池储能系统的结构和工作原理;从削峰填谷、稳定可再生能源输出、提高电能质量3个方面对储能电池在电力系统中的应用进行了综述,并对电池储能技术的研发与应用前景进行了展望.