基于分项电器用电数据的用户侧能耗分布与能效分析

针对当前用户侧用电数据单一,无法实现对用电电器能耗情况有效评估的问题,基于一种非侵入负荷辨识获取居民侧分项电器细粒度行为数据,据此进行用户侧能效具象评估.首先构建了海量细粒度监测、诊断分析、用户互动的闭环监测应用架构;进一步地,从电器用电量占比、峰谷用电量占比、阶梯电价负荷占比构建单(区域)用户能耗分布模型;基于待机电器活跃时段统计分时段待机功耗,基于保温事件捕捉、加热时间、加热间隔综合分析保温电器能耗及运行情况.选取一定数量的用电行为数据进行案例分析,结果显示该能耗分布、能效分析方案可向用户提供个性化能效服务.     

居民用户能效管理技术应用

文章采用三层架构的方式,对能效管理关键设备、融合通信技术、用能管理主站进行详细描述,结合浙江海盐智能小区示范工程,通过安装能效管理设备,部署主站软件,实现对居民用户的用电设备、微网接入设备等进行用电信息的采集和管理,为用户提供优化的科学用电方案。结果表明,能效管理技术具有实用、高效、节能的特点,实现了电力用户与电网之间的双向信息交互和能效管理,为指导用户科学用电、提高电能使用效率、节能减排提供了技术手段。     

智能小区商业智能系统研究科技项目通过验收

近日,由南瑞集团旗下国电通公司承担主要技术研发工作的"智能小区商业智能系统研究"科技项目在北京通过国家电网公司验收。该项目首次将云计算技术和商业智能技术应用到智能小区建设中,提出了基于多变量、多维度的智能小区能效分析模型,提出面向智能小区业务的数据交换方法和并行预测算法,实现了国内首个智能小区居民用户能效综合分析。智能小区商业智能系统可为电力用户提供用电分析和合理用电建议,指导科学绿色用电,节约用户用电成本;为     

基于电力大数据的用户能效服务研究

通过深入研究山西电力客户用电数据以及大数据相关技术,提出以用电数据为核心,融合行业特征、电价政策等信息,通过大数据分析进行能效监测分析、评估,为客户提供能效分析的服务模式。对于降低客户能耗,提升能耗评估能力与节能分析决策能力具有现实意义,对合理控制山西能源消费总量、建设资源节约型社会具有借鉴意义。     

用户能效分析系统研究与应用

针对用户设备用电状况和用电需求了解还不够充分、难以开展设备用电行为分析以及提出有效的节能措施的问题,提出了有效的解决方案。扩大用电在线监测覆盖面,在线监测企业用户用能状况,为分析企业用户节能潜力打下基础;根据用电情况分析客户用电行为,生成并推送客户用能分析报告,建议用户调整用电习惯,推动企业节能业务发展;基于企业内部运行设备数据,开展用户能效诊断分析,为用户提供用能指导,降低用户用能成本。     

用户节电的大数据分析及应用

为解决用户在开展节电工作时面临的用电数据不透明、缺少节电指导依据等问题,提出大数据背景下基于数据挖掘的用户节电通用分析方法,并在大数据平台上予以并行化实现,设计了直观的可视化展示形式。首先依据用户用电特性通过高维聚类实现了用电群体细分,然后融合电力、气象、经济等多维度数据开展节电分析,基于用户能效综合评估确定群体内节电标杆并量化用户节电潜力,接着通过多源数据关联分析获得用户节电策略,最后,通过SparkR在大数据平台上实现了节电算法业务的并行化,基于JavaWeb MVC框架实现了分析结果的可视化展示。实际应用效果表明,所提出的节电大数据分析方法,能有效关联多源数据,实现对海量用户数据的高效分析。     

基于智能用电互动服务平台的智能家庭能效管理系统设计

为了实现电力用户与电力公司双向互动,满足电力用户多元化、互动化的用电服务需求,设计并实现依托于智能用电互动服务平台的海量信息数据和多元化服务,完成面向电力用户的智能家庭能效管理系统设计.本系统是以智能用电互动服务平台为系统支撑,构建智能电表、智能家庭网关、智能交互终端、智能插座和智能电器为依托,支持光伏发电、分布式电源、电动汽车充电等系统或设备的接入,结合阶梯电价、有序用电、家庭能耗指数等节能指标,形成电力公司与电力用户能源与信息同步的新型供电关系,为电力用户提供经济高效用电模式为综合体的智能家庭能效管理系统.系统设计具有标准接入、信息共享、高可靠性等优点,将在智能电网与电力用户之间发挥重要作用.     

基于AHP-熵权法的工业大用户用电能效评估

根据工业大用户的用电特性,将工业大用户的用电系统进行分类。阐述了工业大用户能效指标体系的设计思路,并利用层次分析结构建立了评估指标体系。采用AHP-熵权法确定指标权重,实现了对工业大用户能效的综合评价。结果表明,提出的工业大用户能效评估指标体系能够对工业大用户的用电展开系统、科学的分析和评估,得到的综合评估结果可为工业大用户管理、运行以及节能改造提供有力的支持,有助于提高工业大用户的能效水平,提升企业竞争力。     

“臻享+”大客户泛在物联营销模式研究

随着售电市场开放竞争以及人民对美好生活和优质供电服务需求的不断提升,传统的电力服务已经不再适应当前形势,如何为电力大客户提供更优质的服务已成为电力市场竞争的聚焦点和制高点。结合经济价值、发展潜力、信用价值、社会价值等多个维度,构建电力大客户价值分级模型;从大客户用电的技术能效、经济能效、管理能效等方面综合考虑,构建客户科学用电指数模型。通过构建融合电力大客户价值分级和科学用电指数的电力大客户综合评价模型,运用大数据技术深入分析用户的各项用电行为,全面感知用户需求,制定精准营销策略,推出“臻享+”大客户精准营销模式,为电力大客户提供多元化、个性化、定制化的能源服务和增值服务,提升国网公司的市场竞争力和经济效益。     

主动配电网中负荷主动管理系统研究与应用

为充分利用用户侧资源,提高居民负荷在电力系统调度中的参与度,主动配电网中负荷主动管理系统采用先进的网络通信技术、传感器技术和计算机技术,基于负荷预测和发电预测,通过智能用户终端实现用户交互,采集用户用电信息和用电偏好,分析负荷特性,优化用户能效,将居民负荷纳入配电网调度范围,实现了主动配电网中负荷的主动管理,使负荷侧和供电侧实时互动。负荷主动管理系统目前在贵阳示范现场投运,试验数据表明,通过主动管理用户侧负荷,能够有效降低负荷峰谷差,提高新能源消纳率,促进电力资源合理配置,改善电网运行曲线,提高配电网智能化水平和运行稳定性。     

基于非侵入式负荷监测的家庭智慧用能管理研究

随着多能源网络的融合和能源互联网技术的快速发展,家庭用能管理在解决各个能源网络节点供需问题上扮演着重要的角色。现有的大多数家庭用能管理针对已知用电负荷进行优化,未考虑用电设备类型的多样化和用电设备突增的情形。基于非侵入式负荷监测（Noninvasive Load Monitoring,NILM）算法可以有效获取家庭用电负荷、规律和用电信息,为家庭智慧用能管理提供数据支撑。文中以家庭用电成本、温度、时间、舒适度为目标函数建立家庭智慧用能多目标优化模型,对可控负荷、电动汽车、储能系统进行分析建立数学模型,利用粒子群算法对模型进行求解。仿真结果表明,基于NILM监测算法,考虑用电成本和舒适度家庭用电成本降低至72.5%;当用户可控用电负荷增加时,NILM算法可以实时更新控制策略降低用户用电成本;对不同用户进行多次计算,净成本和计算时间波动较小,证明了算法的合理性、可靠性。     

基于NILM技术的家庭用户精确负荷建模方法

结合非侵入负荷监测NILM系统的负荷辨识流程,本文提出了一种基于NILM技术的家庭用户精确负荷建模方法。该方法应用NILM技术提取家庭主要设备负荷特性。然后通过模糊C聚类法实现家庭负荷模型归类,获得设备针对不同电价的转移灵敏度和自灵敏度用电特性,并在此基础上形成家庭负荷特性。通过电网公司分时电价环境下实测的家庭典型用电负荷数据验证可知,空调、洗衣机、热水器、电动汽车具有较大的弹性,其中洗衣机的自弹性和交叉弹性最大,在高电价时段可削减100%。该方法所获得的家庭负荷辨识的结果,可支持居民电价/激励等需求侧管理政策的制定,也可支持用户家庭用电设备状态监测服务等。     

基于区块链的配电网能效自动化管理方法

随着可再生能源的发展和分布式电源的推广,电网需求侧能效管理工作将逐步由集中式优化调度计算转向分布式计算。物联网技术和区块链技术的进步将为实现能效管理系统的分布式系统提供技术基础。本文提出了一种基于物联网智能电表和微电网的多用户分布式能效管理系统,并通过提出的非合作博弈论模型对家用电设备进行调度计算,成功实现了降低用户家庭电费支出和整个社区微电网能耗总成本的目标。用户可在家庭的分布式能源、社区微电网以及公用电网三种中择优选择购电,并在博弈中优化自己的日常家电使用策略,使得市场所有用户都可将能源消耗成本降至最低,实现纳什平衡。在此基础上,该模型运用区块链技术为参与者之间提供可靠的、安全的、私密的通信媒介,实现用户家电设备的智能监控并通过智能合约对用电量进行计费。算例分析结果表明,该方法能最大限度地降低能耗总成本和各用户能耗成本。     

区域尺度住宅建筑日用电负荷模型构建方法研究

面对新时代能源发展形势,有效整合电力用户、电网企业及供应商信息,全面深度分析“源网荷储”特性是推进能源互联网发展的重要举措,模拟建筑用电这一典型负荷已尤为重要。关注区域规模居民用电负荷,提出用电负荷数据预处理分析方法和区域尺度住宅建筑日用电负荷模拟方法。区域尺度的用电数据在空间规模和时间跨度上均具有高维特征,分析大量数据并再现区域规模用电负荷是其主要难点。为此,提出结合自编码和k近邻算法的数据异常值剔除方法。在数据预处理的基础上,提出基于聚类分析的区域尺度住宅日用电负荷模型和模型检验方法,以单个住户的日均用电和全年最大日负荷为指标聚类,基于聚类分析结果提出随机用电模型,模拟区域尺度住宅建筑逐户逐日用电负荷。应用华东某重点城市智能电表采集的整年居民用电数据开展研究分析案例,实现区域住宅建筑居民日用电负荷的模拟再现。提出“数据异常值预处理、聚类分析、模型构建和检验”系列研究分析方法,可有效满足能源互联网建设对大量末端用户用电负荷的模拟分析需求。     

基于逻辑回归模型的电能替代用户辨识研究

当前电网在推广电能替代过程中存在走访效率低、信息难以整合的问题,利用大数据技术在信息处理上所具备的高效、高速、便捷的特点,可实现企业对每个用户精准定位、差异化营销的目标。在分析目前电网用户用能现状的基础上,通过“行业-领域-用户”三层架构分析方法,将用户按行业、设备特征归纳聚类,并结合当前电网已有数据,深入挖掘电能替代用户用能、用电特征,构建电能替代用户判别模型,从而提升电网业务的工作效率和经济效益。     

基于无线技术的智能家居能耗管理平台研究

供电企业的用电信息采集系统,仅能对单个或多个用户总用电量进行采集、统计和分析,无法对用户内部各种用电设备能耗情况进行分类采集、控制和分析。文章将用电信息采集系统与家居设备用能管理系统结合起来,实现智能家居设备远程控制,并对各类用电设备用电量进行采集,全面量化家居设备用电或多个家庭同一类电器设备用电情况,帮助客户有效利用峰谷时段电价差值,引导客户智能用电,实现能耗数据的分析与共享,达到绿色节能。通过研究不同无线组网特点,推荐以Zigbee技术组网,Zigbee具有安装简单、成本低、传输速率高、运行稳定、智能化程度高等特点,能够有效解决居民住宅用电的智能化控制与能耗管理问题。     

基于非侵入式负荷监测的用户行为精细化分析

随着非侵入式电力负荷监测的发展,如何利用用户负荷用电细节信息,分析用户用电行为特征成为重要的研究方向。本文提出了基于非侵入式负荷监测的用户行为精细化分析方法,根据历史数据建立用户行为特性指标,提出基于因子分析与支持向量机的用户聚类方法。在此基础上,建立基于精细化负荷数据的用户需求响应潜力评估指标。算例结果表明,所研究内容可以准确分析用户行为,为电力公司施行需求侧管理提供科学指导。     

基于需求响应的家庭能效管理优化调度

随着经济的快速发展,家庭用户的用电量逐年上升,在全社会用电量中的比重也逐步提升,对家庭各类用电设备进行优化调控,可减少用户的用电费用开支。提出了一种家庭能效管理调控策略,将家庭用电负荷分为可调节、可转移、可中断和可削减4种类型,分别建立数学模型,同时计及使用寿命建立了家用蓄电池的功率模型和电量模型,在基于分时电价并计及分布式屋顶光伏发电的情况下对需求响应资源进行优化控制。最后通过算例仿真分析,验证了有效的调控策略能够减少家庭用户的用电费用开支,同时能够促进分布式屋顶光伏的就地消纳。     

基于需求响应的居民可控能效负荷优化

为解决居民生活用电需求不断增加,居民生活用电方式不合理造成能源浪费越来越严重的问题,从居民用户的可控能效负荷入手,对典型可控能效负荷空调、热水器和照明负荷进行分析,建立负荷能耗数学模型,根据其运行特性,结合居民用户用电习惯和分时电价,制定居民可控能效负荷优化策略;建立以居民用户用电成本和用电满意度为目标的优化模型。为提高和声搜索算法的求解速度与计算精度,对其参数进行动态调整,并与差分进化算法进行融合,应用于可控能效负荷的优化求解。算例结果表明了改进算法具有较好的收敛性和较高的准确性,验证了居民可控能效负荷优化策略的可行性,实现了从需求响应的角度对可控能效负荷进行优化管理的思想。     

基于模糊聚类的电力客户用电行为模式画像

随着电力客户数据采集频度不断提高、数据分析维度不断扩展,客户的用电行为变得更加复杂。客户标签和画像技术的发展,给客户用电行为分析带来了更直观、简洁的表现方式。论文基于海量的客户档案、负荷、电量数据,综合考虑客户用电特征、影响因素,建立了客户用电行为标签库,并采用模糊聚类算法进行客户用电模式分析,实现不同类型客户的用电行为模式画像。某地区20 000户工商业客户的用电行为模式画像分析结果表明:文中选取的用电行为标签合理有效、采用的聚类算法效果显著、客户画像精准,能够为电力公司掌握客户用电习性、挖掘客户需求、提高服务水平提供有力支撑。