面向用电负荷精细化调控的需求侧管理平台设计

随着国家能源互联网战略的深入实施,电力需求侧管理被赋予了绿色用电、智能用电等新内涵,研究热度持续不减.首先分析了需求侧管理平台的业务需求;其次,从总体架构、业务架构、应用架构、技术架构4个方面设计了平台架构;然后,分析了支撑平台建设的关键技术及其应用方法;最后,对平台在国网河北省电力有限公司的上线运行效果进行了分析.提出的需求侧管理平台可以有效地缓解区域性电力供需不平衡矛盾,削峰填谷效果显著.     

考虑需求侧管理的负荷预测方法研究

为了提高负荷预测的精度,须在负荷预测当中考虑到需求侧管理因素。结合上海市电力公司常用的负荷预测方法,提出了基于模型参数修正的负荷预测间接修正方法和把需求侧管理量作为负荷形成直接输入变量的负荷预测直接法,算例验证了算法的有效性。     

负荷管理对需求侧管理影响的分析

本文结合某市供电区开展需求侧管理的实际情况,分析了负荷管理中削峰填谷堆需求侧管理的影响因素,并对负荷特性和分类方法进行了论述,以研究在电力企业数据库系统完备的情况下,如何对负荷进行统计分析,使其对需求侧管理产生积极有效的影响.     

加强工业生产企业负荷管理促进需求侧管理

在分析适合于我国的DSM措施的基础上，着重分析了加强工业企业负荷管理这-DSM策略，包括在制定生产计划、控制生产过程和自动负荷管理上的具体措施，并通过实例，分析了如何利用工业企业负荷管理降低高峰负荷。     

电力负荷控制系统在需求侧管理中的应用

提出加强电力负荷控制系统的功能扩展和开发,不断挖掘系统潜力,提升系统利用价值,使之成为有效推行需求侧管理的重要技术手段.     

电动汽车参与需求侧管理的负荷特性改善模型

在未来用电结构不断调整使得负荷特性逐步变差,而电动汽车大规模应用对电网负荷特性存在改善作用的大背景下,提出电动汽车参与需求侧管理改善电网负荷特性的模型,并以某省级电网为例加以分析.结果表明,电动汽车参与需求侧管理,对电网负荷特性具有显著的改善作用.该结论对于能源主管部门和电网公司制定未来电网负荷特性改善政策与措施有一定的参考价值。     

市场环境下的负荷管理和需求侧管理

为了合理引导用电、降低能源消耗,当前我国正在开展电力需求侧管理,并将大量配置相应的负荷管理系统.作者在分析传统负荷管理的基础上,就开展需求侧管理(DSM)的主要措施,面向DSM的负荷管理系统及其与电网调度、电力营销、和信息管理的系统集成进行了阐述和讨论.     

钢铁行业负荷特性及需求侧管理潜力分析

在对福建省钢铁企业进行调研的基础上选取负荷特性指标对钢铁行业用电负荷特性进行分析,并研究电价等需求侧管理手段对钢铁企业用电的影响,分析了钢铁行业需求侧管理潜力。     

电力需求侧管理中大客户负荷控制系统的应用

分析了电力需求侧管理的意义及其管理手段。介绍了作为电力需求侧管理的技术手段的大客户负荷控制系统的功能、特点、具体应用及成效,对应用该系统存在的问题进行了分析。     

从用电终端需求侧管理看负荷预测

从用电终端需求侧管理看负荷预测江西省电力试验研究所（３３０００６）曾庆仪１用电终端需求侧管理概念的引进随着现代科学技术的进步,人们对科学地利用资源、开发和提高能源使用效率以及节约能源提出了新的要求。如何在现有基础上,通过采取有效的措施来提高终端设备的...     

民用建筑空调的电力需求侧管理

民用建筑空调是造成夏季电力负荷高峰的主要因素之一。分析了民用建筑空调对电力供应的影响，提出发展蓄冷空调、烧气空调、建筑热电冷联供、太阳能空调以及提高空调能效比等抑制空调负荷的技术措施，对限制室内外温差、建立蓄冷空调电价体系，制订常规空调能效等级标准和分布式能源电力上网等提出政策建议。     

负荷管理系统功能拓展经验浅谈

负荷管理系统是电力需求侧管理的主要技术手段．它能够使有限的电力资源发挥出最大的社会经济效益。着重描述在供电形势相对平稳的情况下,负荷管理系统的远方抄表、数据分析、在线检查等功能的开发应用,以及在电力需求侧管理和营销服务拓展等方面所进行的尝试。     

DSM对配电网规划的影响

电力需求侧管理（DSM）的实施对电力系统及用户产生了广泛的影响。为充分发挥DSM的作用．在分析DSM的多种手段对电力负荷、供电量等方面影响的基础上。探讨了DSM对配电网规划的影响．并对配电网规划中DSM影响的处理方式进行了讨论,以期能提高DSM条件下配电网规划建设的经济合理性。     

我国电力需求侧电价机制适应性分析

介绍了我国峰谷分时电价、两部制电价、可中断负荷电价等需求侧电价形成机制,通过对其适应性的分析,揭示了我国现行需求侧电价存在的主要问题,认为提升其适应性的重点是:强化两部制电价改善负荷特性的作用,完善DSM的投入补偿机制,建立与可中断负荷电价相配套的高可靠性电价机制。     

基于DSM的可中断负荷合同分析与建模

可中断负荷管理是一项有效的电力需求侧管理措施。通过对总缺电成本和中断补偿费用的目标函数进行优化,分别建立了两种可操作的可中断负荷合同数学模型。算例仿真分析证明所提出的合同模型是切实可行的。研究成果有利于降低高峰时段的用电负荷,避免或减少昂贵的旋转备用容量,提高系统运行可靠性和经济性,实现资源的优化配置和电力工业的可持续发展。     

模糊聚类方法在用户负荷曲线分析中的应用

采用基于负荷曲线进行用户分类的方法,运用数据挖掘技术中的模糊C均值聚类,将不同行业的用户混合在一起,利用聚类的观点将其分类,对各类负荷曲线进行分析和比较;将模糊C均值聚类算法应用在单个典型行业典型用户(主要是工业和三产的大用户)的分析中,可以发现不同季节、不同月份的负荷数据之间有一定的共性.     

以电力负荷管理系统为平台促进DSM工作

电力负荷管理系统能全面采集和分析客户端的用电信息。主要探讨了利用负荷管理系统丰富的数据资源,在有序用电、电能质量监测、负荷分析等方面为供电企业提供决策依据,以及利用负荷管理终端与客户共享用电数据,指导客户优化用电方式和节能降损,促进电力需求侧管理工作。     

基于聚类法的工业用户需求侧管理(DSM)方案分析与研究

为了解决只是按照电价对用户负荷特性进行分析带来的问题,达到需求侧管理的有序用电,提出了基于聚类法的负荷特性分析方法。以工业企业DSM方案为背景,利用模糊C均值聚类法,对重要企业用户的用电负荷进行聚类。利用基于可能性分布的聚类有效性函数指标作为分类依据,对某公司的负荷特性进行精细挖掘,对聚类结果进行了详细分析。分析结果显示,负荷峰值时段,其在需求响应事件中,可提供气候敏感负荷中断容量和生产负荷中断容量两种类型,并得出了其对应适合的需求响应类型。     

新型电力负荷管理终端的设计与实现

采用先进的数字信号处理(DSP)技术,结合μC／OS-Ⅱ嵌入式操作系统的应用,设计出功能先进、实用性强的电力负荷管理终端,解决了以往终端设计存在的实时性差的问题,并有效地提高了终端的运行可靠性：详细介绍了终端的软硬件结构和设计思路,以及软件运行的具体过程。     

计及数据不平衡的RUSBoost-LightGBM 短期负荷预测方法

随着人工智能技术的发展,负荷预测的准确度显著提高,但仍有一些负荷曲线预测精度较低。造成这种现象的原因 在于训练集中这类负荷曲线属于少数类,导致数据不平衡,模型无法充分学习,从而影响了预测的精度。为解决电力负荷数 据不平衡问题导致的预测精度降低的问题,提出了一种先分类后预测的解决方法。通过改进的K-Mediods 方法把具有高相 似性的历史负荷曲线进行聚类,并构造分类标签与电力负荷的特征集;然后根据预测时间的特征进行分类,通过RUSBoost 算 法很好的优化了分类过程中数据不平衡问题;最后在每类中使用LightGBM算法进行负荷预测。在公开数据集上的实验表 明,所提出方法对少数类负荷的预测效果显著,其平均绝对百分比误差(MAPE) 为2.95%,均方根误差(RMSE) 为 175.71 MW;对于常规负荷的预测,MAPE为3 .52%,RMSE为195.84 MW,相对其他方法也具有较好的预测效果。