基于数据挖掘技术的地区电网负荷特性分析与预测

针对不同地区的电网用电负荷特性,基于一种数据挖掘技术建立了地区电网负荷特性分析与预测模型.首先用模糊聚类分析对负荷影响因素约简,消除负荷影响因素之间的强相关性,并可将众多的影响因素按其特点进行归类;其次依托灰靶理论原理,以最大负荷状态模式构造标准模式序列并建立灰靶,对影响因素类进行灰靶变换,得出影响因素指标相对标准模式...     

基于K均值聚类算法的大客户用电行为分析

为主动应对电力体制改革产生的影响,分析研究售电侧大客户群体用电行为,梳理不同类型客户负荷特性规律,选取某地区电力企业2014年5月份营销数据,以该地区所有专变客户为分析对象,借用二八定律(帕累托法则)确定分析范围,通过用电信息明细数据开展相关分析,将专变大客户按用电负荷特性进行聚类分析,挖掘不同大客户用电行为潜在市场,为科学制定可开放容量、优化售电侧客户结构、迎峰度夏错避峰用电建议等提供支撑。     

基于模糊C均值聚类的居民用户中期用电需求预测模型

随着智能电网的加快建设和居民阶梯电价机制的实施,居民用电需求预测变得更加复杂。从现行居民阶梯电价机制下用户动态需求的特征出发,提出了一个新的基于模糊C均值聚类的居民用电需求分类预测模型。通过模糊C均值聚类对某地区居民用电行为进行聚类分析、数据分类,建立基于自组织模糊神经网络的用电需求预测模型,提高了中期用电需求预测精度。     

广东云浮地区用电市场细分及其在DSM中的应用

对用电客户市场进行细分,针对不同的细分市场采取不同的节电措施成为运用需求侧管理最直接有效的做法.通过对云浮地区电力市场细分,确定3个目标市场:核心工业市场、非工业市场及城乡居民生活用电市场.针对3个目标市场不同的用电特点,提出可行的节电措施,以达到节约能源、提高能效的目的.     

计及价格要素的城市公共建筑群虚拟电厂负荷聚类分析研究

价格机制是引导城市公共建筑调整用电行为的手段之一。为评估价格对城市公共建筑用电行为的影响及进一步挖掘城市公共建筑群作为可控负荷式虚拟电厂能源资源参与到电力调度或电力市场交易中,文章通过引入分时电价机制和用户心理学模型,对城市建筑日负荷曲线进行调整,形成考虑价格要素的日计价拟合负荷曲线;采用结合了聚合聚类法和模糊C均值法的两阶段聚类分析算法,对调整后的日负荷曲线进行聚类分析。根据上述方法,通过对100个典型负荷的聚类分析,验证了文章所选算法的有效性,并进一步探讨了通过价格机制引导不同的城市建筑负荷调整用电行为的潜力,为利用价格手段深入挖掘城市公共建筑群作为虚拟电厂资源提供依据。     

基于聚类分析的用户分类和用电行为分析

针对用户用电行为特性和用户用电负荷特性,利用K均值聚类法和模糊C均值聚类法对用户用电行为进行了分类分析。依据用户用电负荷曲线特性,使用K均值聚类和模糊C均值聚类的方法对用户用电类型进行了分类;依据聚类分析结果对用户用电行为进行了分析,分别分析了各类用户与总负荷曲线的相似度,分析了2种聚类方法的差异,为供电公司针对不同类型用户提高差异化供电服务提供了参考依据。     

地区电网建设规模评估系统的设计与实现

为了科学地指导地区电网建设规划,开发了基于灰色关联理论、模糊聚类原理及层次分析法的地区电网建设规模评估系统.系统以Visual Studio.NET作为开发工具,利用VB.NET开发前台界面,采用VC .NET开发后台算法,数据库服务器选用SQL Server开发工具,并运用了模块化软件设计思想,具有操作简便、运行可靠、扩展性强、升级维护方便等特点.该系统主要有评估指标统计数据管理、指标关联分析、地区聚类分析、电网建设规模综合评估等功能.使用该系统对某省14个地区电网规模进行评估,评估结果科学合理,为电网规划管理部门提供了决策参考依据,对指导电网建设资金的部署具有实际工程意义.     

基于专家知识结构的错峰控制限电分配研究

采用了层次分析与模糊集理论相结合的方法,在不同的专家知识结构的基础上,探讨了在用电峰值时段对多地区之间进行限电分配的问题.首先从分析影响地区限电时间分配主要因素出发,建立了地区限电分配指标体系以及递阶层次的结构,构造并确定了各指标的相对隶属度函数,然后采用基于层次分析与专家知识结构的群决策理论计算各指标的相对权重值,最后采用模糊综合决策方法进行多地区多目标限电时间分配的优化分配决策计算,经实例研究,得到较满意的实例研究结果.     

售电市场环境下基于数据驱动的用户用电行为分析

智能电能表能够实时采集用户的用电数据,在未来数字化配用电系统中将得到广泛普及。在我国售电市场进一步放开并逐步繁荣的背景下,售电商能够通过分析海量用户用电数据,掌握用户用电行为,从而实现更好的服务。探讨了面向售电市场用户行为分析的特征提取方法,采用了k-means、模糊聚类、层次聚类等不同的聚类算法实现典型用户用电行为的模式提取,分析了不同用户用电行为的基本特征。对爱尔兰地区6 445名用户的公开用电数据进行实证分析,结果表明,该方法能够有效提取用户的用电行为模式,分辨用户用电行为异同。     

基于特征指标降维及熵权法的日负荷曲线聚类方法

日负荷曲线聚类是负荷建模背景下分析负荷特性的基础。针对现有聚类方法在聚类质量、聚类效率等方面的不足,综合运用模糊C均值及熵权法原理提出一种基于特征指标降维及熵权法的日负荷曲线聚类方法。首先提取日负荷率、日峰谷差率、日最大利用时间等7类降维特征指标替代各采样点负荷数据作为聚类输入;其次,引入熵权法自适应配置各特征指标的权重系数;最后,采用特征加权的模糊C均值聚类算法对用电日负荷曲线进行聚类。采用所提方法对某地区日负荷曲线进行聚类分析,算例结果表明该方法在运行效率、鲁棒性、聚类质量等方面具有一定的优越性,聚类结果能真实有效地反映负荷的实际用电特性。     

基于调节潜力指标的用户用电行为聚类分析算法研究

摘 要：针对柔性负荷不断接入背景下,用户参与电网调节潜力能力的持续提升,基于负荷用户的调节潜力大小对用户的用电行为进行聚类分析。在峰谷分时电价背景下,基于用户心理学原理构建基于峰谷分时电价的负荷转移率模型,以该模型为基础构建基于峰谷分时电价的用户调节潜力指标,并利用该指标对负荷用户的用电行为进行聚类分析,通过与传统基于日负荷曲线以及典型负荷特性指标的聚类算法进行结果对比,证明了该算法聚类结果的有效性与正确性,同时通过对大规模用户的用电行为进行聚类分析,证明基于调节潜力指标的聚类分析算法的聚类效果更佳。     

基于模糊多属性决策法的用电客户信用评价

用电客户的信用评价是供电企业及全社会都应该关注的问题.文章在分析了用电客户信用评价应该考虑的主要因素的基础上,建立了一套适用于用电客户信用评价的指标体系,并以三角模糊数的形式给出指标值和评价者的主观感觉值,将基于期望值的模糊多属性决策法引入用电客户的信用评价中,同时讨论了指标权重完全未知和部分未知时用电客户的信用评价问题.     

基于主成分分析法的电力需求影响因素分析

目前电力资源需求与经济社会发展之间关系的研究已成为一个重要的课题,区域电力市场的发展直接影响着地区经济社会和人民生活水平的发展。以重庆市为例研究电力需求的影响因素,将宏观经济与社会发展相结合寻找有利指标,运用多元统计分析中的主成分分析(principal component analysis,PCA)方法对指标进行筛选和分析,得出电力需求的主要影响因素,旨在为区域性电力市场规划提供有力依据。     

基于主成分分析法的电力需求影响因素分析

目前电力资源需求与经济社会发展之间关系的研究已成为一个重要的课题,区域电力市场的发展直接影响着地区经济社会和人民生活水平的发展。以重庆市为例研究电力需求的影响因素,将宏观经济与社会发展相结合寻找有利指标,运用多元统计分析中的主成分分析(principal component analysis,PCA)方法对指标进行筛选和分析,得出电力需求的主要影响因素,旨在为区域性电力市场规划提供有力依据。     

锡林浩特电力市场分析及策略初探

通过对锡林浩特地区电力营销市场状况分析,认为开拓锡林浩特地区电力市场的目标是工业用电市场、居民用电市场、农业农灌市场;开拓电力市场从抓基础工作入手,实现营销管理规范化。利用引导居民电力消费、实行电价倾斜等手段开拓居民用电市场,落实好电网覆盖农灌市场的问题,规范农村电价以开拓农灌农业生产用电市场,对大工业用户提供用电的全方位优质服务达到开拓工业用电市场的目的。     

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。     

模糊聚类分析用于断路器状态评估因素分类

为了使高压断路器工作状态的评估更准确可靠,提高其诊断精度,提出了采用模糊聚类分析方法以模糊综合评判过程中各评价因素的分类。该法首先提取各评价因素的特征,构造模糊相似矩阵和模糊等价矩阵,再通过选取不同阈值下的截集,进行动态聚类,建立层次模型,最后利用模糊层次分析法确定不同层次中评价因素的权重。以SF6高压断路器为例,给出的聚类分析过程表明,基于模糊聚类分析的因素分类方法合理有效。     

模糊聚类法在二级电压控制分区中的应用

电力网络分区常用于电力系统状态评估、稳定控制、电压控制等领域.使用模糊聚类分析方法解决二级电压控制中的分区问题.文章首先系统阐述了模糊聚类方法的原理,然后基于无功源控制的思想,以电网中的节点为分类对象,每个无功源对其控制作用构成这个对象的特征指标,并结合新英格兰39节点系统论证应用模糊聚类完成电网分区的步骤.验证结果表明该方法有效、可行.     

基于负荷细分的差异化用户基线负荷预测

电力用户基线负荷(CBL)预测精度会极大影响需求响应效果的评估。本文基于负荷细分,考虑多维用电行为及其影响因素,通过精细化用户用电行为特征,提出一种考虑用户用电模式差异化的基线负荷预测方法。首先采用Ward-模糊C均值(FCM)聚类法,并结合负荷特性指标,改善用户负荷曲线聚类分析的效果;然后,分析气象、时间等多维影响因素,建立考虑温湿度和气温累积效应等城市微气象因素及节假日社会行为因素的差异化用电行为分析模型,提出温度敏感型、节假日敏感型以及两者均不敏感的精细化用电模式;最后,提出不同用电模式的CBL预测方法,建立综合评估方法分析其预测准确度。算例结果表明,所提算法能进一步提高CBL预测精度。     

基于专家知识结构的错峰控制限电分配研究

采用了层次分析与模糊集理论相结合的方法,在不同的专家知识结构的基础上,探讨了在用电峰值时段对多地区之间进行限电分配的问题。首先从分析影响地区限电时间分配主要因素出发,建立了地区限电分配指标体系以及递阶层次的结构,构造并确定了各指标的相对隶属度函数,然后采用基于层次分析与专家知识结构的群决策理论计算各指标的相对权重值,最后采用模糊综合决策方法进行多地区多目标限电时间分配的优化分配决策计算,经实例研究,得到较满意的实例研究结果。