基于动态自适应K均值聚类的电力用户负荷编码与行为分析

随着中国智能电表在用户中广泛普及,电力公司可获取用户用电数据日益庞大,海量的用电数据给用户用电行为挖掘分析带来了新的挑战。提出一种将用户典型用电负荷进行编码的方法,首先,基于聚类中心动态分离的自适应k均值算法,提取用户典型用电负荷形状;其次,对典型负荷进行编码,并记录负荷属性值,建立具有普适性的用户负荷字典;最后,提取用户平均最大负荷和用户行为稳定性,获得不同用户参与需求响应以及能源效率项目的潜力。该方法在一定程度上解决了海量用电数据处理的难题,对用户用电行为分析研究具有一定的实际意义。     

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.     

基于语义模型的Web挖掘算法研究

分析了Web日志和用户查询行为之间存在的潜在语义关系,提出了一个能够有效反映用户查询行为的语义模型.提出了一个Web挖掘算法.由于Web日志是一个典型的稀疏矩阵,进一步给出了加速的Web挖掘算法.实验结果表明,基于语义模型的Web挖掘算法是可行、有效的.     

基于Fbprophet负荷预测与用户满意度约束的综合能源供能优先调度研究

在综合能源系统中,如何协调好能源供应与用户波动需求之间的关系,是亟待解决的问题。针对居民用户冷、热、电负荷需求不确定性特点,提出了一种基于Fbprophet算法的多元负荷预测与考虑用户满意度约束的综合能源负荷供能优先调度模型。首先采用Fbprophet算法对冷、热、电多元负荷进行预测,并与典型负荷预测方法 ARIMA、LSTM进行对比分析;然后通过构建用户满意度二次效用函数,将用户满意程度融入能源服务商的评价指标;最后设计了综合能源系统优化调度模型和计及用户满意度的供能优先级模型,并基于自适应粒子群算法进行模型优化求解,分析了优化算法的稳定性,实现供能优先调度。通过实际综合能源系统算例仿真,验证了预测算法与调度模型的有效性,为综合能源提供一种兼顾经济效益和用户满意度的决策方案。     

格基规约算法发展研究

信息保密性的迫切需求使得密码技术成为一个热点问题,格基规约算法便是一种典型的密码技术。本文在对格基规约算法进行简单介绍的基础上,对格基规约算法的发展过程中出现的几种重要算法和典型应用进行了分析和研究,指出了发展格基规约算法的重要性,并给出了格基规约算法的发展前景。     

家庭智能电器负荷调度和能量分配优化算法

为了解决家庭用电高额能耗问题和提高用户供用电收益,针对家庭中具有用电差异性的负荷进行能量调度.根据可转移属性,将家庭用电负荷分为2个类别：弹性负荷和非弹性负荷.联合分布式可再生能源和储能设备构建智能电器用电负荷调度优化模型,基于李雅普诺夫优化理论提出时变电价下的家庭用户多电器能量分配算法.所提算法充分考虑了不同智能电器的用电负荷响应及调度优化问题.理论性能分析证明,所提算法能够在不需要系统的先验统计信息的情况下使优化目标渐近最优.对所提算法的用户收益提升能力进行仿真验证,结果表明,相较于未考虑各家用智能电器实际需求和可容忍时延的分配算法,所提算法可将用户收益提高11.2%.     

具有频道负荷约束的频道分配算法

在无线电网络中,邻近的地理区域内用同一个频道的用户过多就会引起无线电通信的拥塞.增加频道负荷约束,限制统一时间内用相同频道的用户数量来控制这一现象.给出了具有频道负荷约束的专用移动无线电网络问题的整数线性规划,设计了求解特殊网络的具有频道负荷约束的频道分配问题的多项式时间算法.     

基于粒子群优化灰色模型的电力系统负荷预测

在分析灰色GM(1,1)模型局限性的基础上,应用粒子群优化算法的非线性全局寻优能力来求解灰色模型参数值,提出了基于粒子群优化算法的灰色模型,并给出了负荷预测的实例.预测结果表明基于粒子群优化算法的灰色模型具有较高的预测精度和较广泛的应用范围.     

基于关联规则的知识推荐算法

根据知识管理系统用户的个性化需求，在分析基于Tag技术个性化收藏知识流程的基础上，提出了基于关联规则的知识推荐算法；针对经典Apriori算法推荐精度的不足，提出改进算法，并给出了应用实例。实例证明，改进算法能在更短的时间内提供更高的推荐覆盖率。     

用户需求响应行为的建模分析

对用户需求响应活动的用户投资决策、用户负荷响应进行了建模,给出了用户需求响应活动的参与决策流程,以及用户的需求响应方式、响应策略及主要响应时段。最后分析了用户需求响应活动的响应效果,给出了用户响应收益、用户响应的负荷消峰填谷效果。仿真实例表明,用户的需求响应在降低尖峰负荷以及负荷移峰填谷方面效果显著。     

基于遗传算法热电冷联产系统多目标方案优化

根据用户全年冷、热、电负荷设计冷热电三联产系统方案并实现优化运行是决定联产系统经济性的关键．建立了以一次能源节约率、净现值和CO：排放量为优化目标,以冷热电三联产系统中主要设备容量为决策变量的多目标优化模型,同时运用实数编码遗传算法进行优化计算,得到了“以电定热”和“以热定电”2种不同运行模式下的冷热电三联产系统优化设计方案．     

一种利用多任务学习的短期住宅负荷预测方案

作为信息物理社会系统的一种具体形式,智能电网中的负荷预测,尤其是单个电力客户的短期负荷预测,在智能电力系统的规划和运营中将扮演越来越重要的角色.考虑到同一住宅小区用户之间的负荷行为的相似性,受多任务学习的启发,提出了一种基于多任务学习的有效住宅负荷预测方案.首先,利用K-means聚类技术和皮尔逊相关系数挑选出2个相似用户,进而将2个用户的负荷数据合并输入,并将双向长短时记忆网络作为共享层全面捕获2个用户数据之间的关系,然后送入2个全连接的任务相关的输出层.在真实的数据集上,将所提方案与几种典型的负荷预测方案进行全面比较.实验结果表明,与已有的深度学习预测方案相比,提出的多任务负荷预测方案提高了预测准确程度.     

模糊控制在液压挖掘机节能中的应用

针对液压挖掘机在工作过程中存在的大量能量损失,根据泵的控制特性曲线,将发动机、变量泵、控制阀及负载作为一个动态系统来研究其节能问题。提出了一种新的电子节能模糊控制方案。此方案利用模糊控制的优点,绕过对挖掘机复杂系统模型的建立,通过模糊推理算法,根据外负载的变化动态调整泵的流量,达到节能的目的。     

可再生能源供电异构蜂窝网络中基于拓扑势的用户接入算法

可再生能源供电的蜂窝网络相关研究已经成为绿色无线网络热点研究内容之一. 针对可再生能源供电异构蜂窝网络场景,提出了一种基于拓扑势的用户接入算法,实现基站间能量均衡与负载均衡的折中. 定义用户与基站间拓扑势,综合考虑用户业务量、用户与基站间信道容量、基站可用能量,衡量基站对用户的吸引程度;将基站所接入用户拓扑势总和定义为基站效用值,并给出了基站间效用公平的用户接入最优化问题;提出了一种迭代方法求解最优化问题,通过用户与基站间信息交互与迭代更新完成用户接入基站选择,均衡基站间能量与负载. 仿真结果表明,所提算法在保证基站间负载均衡的同时充分利用了基站收集的可再生能源,实现了基站间能量均衡.     

居住建筑室内热环境低能耗营造的多目标设计方法

人居环境改善涉及重大民生问题,节能减排是国家重大战略。因此,有必要寻求合理的居住建筑设计方法,使设计方案既满足居民的室内热舒适需求又能降低建筑能耗。基于多目标遗传优化算法,建立能够对建筑设计方案进行优化、实现增加室内热舒适时间比例的同时降低建筑全年冷热负荷的居住建筑设计双目标优化模型。最后,以重庆典型户型为实例进行优化,优化后的设计方案建筑全年冷热负荷降低了47.74%,室内热舒适时间比例提高了3.94%,验证了模型的可行性和准确性。     

基于无线供电的非正交多址接入网络的鲁棒资源分配研究

无线能量传输是解决无线网络中节点设备能量短缺问题的新技术,非正交多址接入是缓解无线网络频谱紧缺难题和满足大规模节点接入需求的新型多址接入技术. 将两者相结合不仅可以缓解节点设备电池能量不足、需要频繁更换电池的问题,还可以提高系统的频谱效率,满足大规模节点接入的需求. 本文考虑基于无线供电的非正交多址接入网络,其中包含一个多天线的能量基站、多个单天线用户和一个单天线信息接收机. 在该网络中,下行链路和上行链路分别表示从能量基站到用户和从用户到信息接收机的物理信道. 在下行链路中,能量基站通过无线能量传输给多个用户提供可靠的能量;在上行链路中,用户使用收集到的能量并基于非正交多址接入技术发送信息给信息接收机. 在系统的下行链路信道状态信息不完美的实际情况下,设计鲁棒资源分配策略,联合设计能量基站的波束赋形向量、用户的发射功率和上下行链路间的时间分配,最大化系统的吞吐量. 仿真结果表明,所提鲁棒设计算法的吞吐量性能明显优于不具有鲁棒性的资源分配算法.     

基于TD—SCDMA的一种改进的负荷控制算法

负荷控制是第三代移动通信无线资源管理RRM（radio resource management）的一个重要内容,能够为系统内移动用户提供业务质量保证。阐述了TD—SCDMA系统的负荷控制机制,提出了一种改进的“联合”负荷控制算法。该算法基于现有协议标准,让过载判断在基站端执行,过载解决在无线网络控制器RNC（radio network controller）中进行,通过时间窗测量各时隙内过载情况,让服务质量较差的用户主动掉话。通过仿真表明,该算法能够降低系统的误码率,提高整体系统的通信质量。     

非侵入式电力负荷监测技术研究

非侵入式负荷监测(NILM)技术通过分解总电力负荷数据,使电力用户了解不同时段各类设备的电能消耗,帮助决策者制定合理的节能计划,减少能源开支,并对节能减排具有重要作用.分析了NILM相对于传统侵入式负荷监测的优势,具有成本低、部署简单、扩展容易等特点.概述了NILM的基本框架,从监督和非监督算法两个方面进行了详细介绍.讨论了现有的数据集和算法评价指标,并指出了目前NILM面临的挑战.     

利用多分辨形态梯度实现单端暂态量保护新方案

基于数学形态学中多分辨形态梯度(MMG)的概念提出了一种单端暂态量保护新方案。在MMG的基础上,提取故障产生的暂态电流信号的窗函数能量谱来实现区内外故障的识别。选取一条典型的500kV超高压输电线路并利用PSCAD/EMTDC进行仿真,所得结果表明该方案不受故障类型、故障位置、过渡电阻和初始相角的影响。同时,该算法的计算量比多尺度小波变换的计算量小,有利于工程实现。     

基于BD的改进多用户MIMO预编码算法

块对角化（BD,Block diagonalization）预编码算法可以全部消除多用户MIMO的共信道干扰（CCI, Co-Channel Interference）,但其子流之间强弱差别很大。提出了一种低复杂度的子流选择算法以及基于用户公平性的功率分配方案。前者在容量损失不多的前提下,提升了系统的误码性能和功率利用效率;后者使系统各子流接收信噪比相同,各个用户的误码性能一致,且计算复杂度低,不需要复杂的数值优化。