基于需求响应的家庭节电省电优化策略研究

电力需求的日益增长给电网发电及输电环节带来了巨大挑战,配用电网负荷率的增加也给电力系统正常运行带来了安全隐患.运用智能电力需求响应技术,有效整合用户侧电网响应潜力以提升电网运行的安全性、稳定性和经济性值得深入研究.基于智能用电双向交互技术,在满足用户用电要求的基础上,最大限度满足用户舒适度及电网调峰需求为目标,提出了居民侧负荷参与电力需求响应的家庭用电优化方案,重点提出了节电省电控制策略,有负荷转移和负荷调控两种方法,可为家庭提供系统的、全面的省电措施.结合提出的控制策略,基于Matlab平台进行具体仿真,通过波形和数据的分析,详细阐述了需求响应控制策略的要点和价值,也为以后的技术发展提供了数据信息.     

实时电价下用户侧电力需求响应模型优化策略及数字仿真谈竹奎1,汪元芹2,赵菁2,刘斌1,刘敏2

为解决智能电网发展中用户参与电力市场运营的响应积极性以及用户收益最大化问题,本文在经济学原理基础上,引用需求价格弹性系数表征用户的用电量随电价的变化情况,建立实时电价下的用户负荷调节能力模型,根据该模型,进一步研究了基于实时电价的用户侧电力需求响应模型优化策略,考虑用户在不同响应场景和不同负荷调节潜力下的需求响应。解决供电与用电间的电力供需不平衡问题,实现用户积极响应及其利益最大化,并提高系统稳定性与安全性。以某地需求响应系统为例,对进入现货市场交易的用户进行数字仿真,通过算例分析表明该模型能有效改善用电负荷曲线,减小用户购电成本,验证了基于实时电价下的电力需求响应优化策略的优化效果。     

数据挖掘技术及其在建筑节能中的应用

人类社会发展中的每次技术进步都会催生一系列新的产品和服务,但同时也导致资源和能源消耗的剧增.技术的进步虽然提高了资源和能源的利用效率,但这种人均能耗不断递增的发展模式不可持续.建筑节能除了关注供应侧的能效外,合理的引导需求侧用能是实现建筑节能的关键.要实现建筑节能模式由供应侧到需求侧的转变,就必须恰当描述特定室内环境下的用能特征,才能从需求侧评估建筑能耗的合理性,进而精确辨识能源浪费的原因.建筑物自动化系统和物联网技术的快速发展与普及,获取了大量特定室内环境下的用能特征数据,利用数据挖掘技术可以从这些低密度价值的建筑运维数据中萃取节能线索和策略.本文简述了数据挖掘技术,综述了各种挖掘方法在建筑节能中的应用,并展望了发展趋势.     

电力需求侧管理与错峰用电分析浅谈

结合当前国内用电形势和供电企业具体的业务特点,以及电网建设的发展趋势,阐述电力需求管理与用户行为引导的关系,以及供电企业如何进行客户用电行为分析,制定和优化电力需求侧错峰用电方案,实现错峰用电的精细化管理。通过已知历史和未知预测等各种复杂环境进行分析,根据供电企业的业务错峰方案所需的条件及流程,构建错峰用电方案的算法模型,并以此为基础设计出有效支撑供电企业业务开展的电力需求侧错峰分析报告以辅助企业决策提供支持。     

基于数据挖掘的智能电网需求预测

随着电力需求的日益增加,获得能源效率也变得越来越重要。因此,开发准确的需求预测方法对于通过有效的系统运行确保能源效率至关重要。为此提出一种基于数据挖掘技术的需求预测方法。该方法是k-均值聚类、贝叶斯分类和ARIMA的结合。以前的大多数研究都试图从供应侧管理的角度来解决这一问题,但提出的预测模型适用于消费侧。实验中,对某市的实际荷载剖面进行案例研究。结果表明,提出的方法的最小错误率接近0.3,可以满足实际需求。     

基于特征感知迭代的电网业务营销数据挖掘方法

"互联网+电力"的大数据挖掘能为精准用电提供基础支撑。现有电网营销数据挖掘对用户数据的挖掘粒度大,特征集区分度小,空间维度权值低,基于用户行为的电网营销策略准确度低。提出基于特征感知迭代的电网业务营销数据挖掘方法。构建结合空间特征的电力用户用电模型,设计营销管理决策树挖掘模型,对冗余数据特征进行过滤清洗,推导准确的电网营销行为。通过仿真和实验分析,验证新方法具有更好的预测精度和更低的数据消耗。     

智慧用电管理系统中电力客户立体画像的构建及应用

为了实现智慧用电管理系统中电力客户的优化管理,需要对电力客户进行立体画像构造。提出了基于多维类别特征识别和角点标识的智慧用电管理系统中电力客户立体画像构建方法。用户画像信息跟踪采集模型,采用空间特征域分类方法进行用户画像信息分类处理。利用多尺度逐层分析方法进行模糊电力客户画像的精准定位,提取客户立体画像的用电类别特征量,采用特征域分类和分块匹配方法进行立体画像的误差修复,实现用户画像的特征快速准确定位。对提取的电力客户立体画像用电需求特征量采用支持向量机学习算法进行自适应分类,实现对智慧用电管理系统中电力客户立体画像多维构建。结果表明,采用该方法构建电力客户立体画像的特征细分能力较好,客户立体画像信息准确度高。     

基于数据挖掘的用户行为特征提取系统构建

为充分缓解电量负荷压力,本文设计了基于数据挖掘的用户行为特征提取系统.按照电力信息提取框架的处置需求,连接用户行为管理模块与电力数据挖掘驱动单元,完成用户行为特征提取系统的硬件环境搭建.采用关联电力用户行为特征树,存储各类待挖掘的电力数据,完成系统的软件环境搭建,结合相关硬件设备结构,完成基于数据挖掘的用户行为特征提取系统设计.实验结果表明,与基于k-means的提取系统相比,应用新型特征提取系统后,电力用户的总负荷水平明显下降,电子转存频率也由47％提升至98％,用户端主体的电量负荷压力得到良好的平均与协调.     

基于需求侧管理的电力用户能耗预测分析

由于电力供需的巨大不平衡和季节性气候的变化,容易造成巨大浪费,因此基于住宅建筑能耗预测的需求响应将在电力需求侧管理机制中发挥着重要作用.为此,论文提出一种基于用电基础数据对整个地区住宅建筑用电等级进行预测的模型.该模型首先利用数据挖掘技术来发现和总结数据中隐藏的用电模式.其次,将粒子群优化K均值算法应用于聚类分析中,用电量水平由聚类中心划分.最后,提出了一种以支持向量机为基本优化框架的高效分类模型.试验证明,模型的预测性能大大优于传统方法,对合理配置供电容量和提高电网整体质量具有一定的参考价值.     

变电站巡检定位跟踪的智能化应用研究

进入21世纪以来,电力技术不断发展,已广泛应用到社会的各行各业中。人们的用电需求持续增长,因此保障电力的稳定供应极其重要。为了保障电力的安全供应,使得所有相关的电力设备能够正常地进行工作,确保整个电力系统的安全运行,需要在智能变电站中对定位跟踪技术进行优化。对卡尔曼滤波跟踪算法进行了深入的探究,并对其进行了相应的技术扩展与试验分析,其中包括基于卡尔曼滤波的定位跟踪算法。分析结果显示,基于卡尔曼滤波跟踪算法的智能变电站定位跟踪技术具有较强的准确性和可行性,巡检机器人能够快速、精准地确定自身在智能变电站中的位置、工作状态以及对目标任务的完成情况;除此以外,巡检机器人还能对导航定位信息进行处理,识别出自身与路径之间的距离和角度等关系。利用卡尔曼滤波跟踪算法可以完成巡检任务,保证电力的稳定供应。     

基于电力载波及LabVIEW技术的远程自动抄表系统研究

为满足电力行业改革与发展的需要,本文开发了一种以电力载波传输技术为核心的远程自动抄表系统。重点对远程抄表系统中的电能表通信部分进行了设计,并使用MI200E芯片实现了电力载波通信,同时利用LabVIEW软件的TCP网络通信技术将用户用电数据从小区物业管理中心传输到供电公司,为电网调度、负荷预测、电网安全稳定运行提供数据依据。     

基于大数据挖掘的电网企业风险防控体系研究与应用

随着电力体制改革的深入推进,售电侧产业格局正在发生根本性的改变,电网企业面临竞争与冲击已是不争的事实。为保证各级电网企业在新形式下的良好发展,提高市场竞争力,降低风险,迫切需要深化和完善目前的风险防控体系。本文结合电网企业应用实际,提出以大数据挖掘为技术手段,发掘各项指标间潜在的关联关系,据此建立风险防控体系。通过指标异动预判其关联指标的变化趋势,发现潜在风险、定位管理漏洞,使风险在异动发生前被干预处理,从而为企业辅助决策提供有效手段。文章使用相关分析、回归分析等数据挖掘分析技术对方案的正确性进行了验证,目前,此方案已在相关电网企业获得试点,并取得显著成效。此外,本文在挖掘指标关联关系、发现潜在风险、定位管理漏洞等方面进行了全新探索,得到一些有益的启示,可供相关电网企业参考与借鉴。     

国外电力企业大数据需求侧应用分析

针对大数据技术的研究和实际应用,总结了国外企业大数据技术的实际应用现状。在国外企业大数据需求侧管理应用中,介绍了法国电力公司、美国巴尔的摩燃气电力公司、美国南加州爱迪生电力公司和德国意昂电力公司四大能源企业大数据技术的应用主题和管理模式。通过上述介绍,在数据平台建设、数据管理和数据分析应用三个方面总结了各类大数据应用的启示,即集中建设统一大数据平台,并采用云部署方式是企业目前大数据平台建设的主流方式;统一数据标准规范有利于数据共享与数据管控,实现数据资源价值最大化;大数据分析应用有两个特点：一是大数据分析应用应紧紧围绕业务需求,以专业级应用为重心,配备充足的人力资源,准确聚焦业务痛点,快速解决业务实际问题。二是企业应结合业务特点和发展要求开展基础技术和基础应用方面的研究,为专业级分析应用提供服务和支撑。     

基于电力线载波通信及LabVIEW技术的远程自动抄表系统研究

为满足电力行业改革与发展的需要,本文介绍了一种基于电力线载波传输技术的远程自动抄表系统。重点对该远程抄表系统中的电能表通信部分进行了描述,并使用M1200E芯片实现了电力线载波通信,同时利用LabVIEW软件的TCP网络通信技术将用户用电数据从小区物业管理中心传输到供电公司,为电网的调度、负荷预测和安全稳定运行提供了数据依据。     

基于GPRS与DSP技术的分布式电能质量监控系统

国内外电力部门和电力用户对电能质量的关心程度与日俱增,在阐述电能质量监测重要性的基础上,本文提出了基于GPRS模块和DSP技术的电能表计量和监控原理。该系统由DSP电能表、通迅终端、无线网络和监控中心四部分组成。采用基于DSP电能表,可降低厂站装置的成本,增加对电压凹陷、短时中断、电压凸起等事件的监测,扩大系统的应用范围,使系统功能更加完善。采用本文提出的电能质量监测系统和技术,能实现对电能质量的永久性监视,能及时记录供电系统的各种干扰,方便地对整个电网的电能质量水平做出综合评价。     

基于电力载波及LabVIEW技术的远程自动抄表系统研究

为满足电力行业改革与发展的需要,本文开发了一种以电力载波传输技术为核心的远程自动抄表系统.重点对远程抄表系统中的电能表通信部分进行了设计,并使用MI200E芯片实现了电力载波通信,同时利用LabVIEW软件的TCP网络通信技术将用户用电数据从小区物业管理中心传输到供电公司,为电网调度、负荷预测、电网安全稳定运行提供数据依据.     

面向电力设备的温度检测节点功耗研究及自供电电源设计

对电网中电力设备进行实时的温度检测是避免电网设备故障与安全事故的重要手段,采用非接触式的无线测温技术是近年来电力系统向智能化发展的重要体现。针对智能电网的发展需求,设计了一种基于无线射频通信技术的温度检测节点,该节点由温度传感器DS18B20、超低功耗单片机PIC18LF14K50与无线射频收发芯片MRF49XA组成,可实现休眠等待、数据采样处理与无线通信3种工作状态。通过设置不同工作状态下的关键参数,对温度检测节点的平均功耗进行测试比较,总结归纳了节点功耗规律。在此基础上,为温度检测节点设计了一种基于LTC3588-1芯片的自供电电源管理单元,采用成熟可靠的感应电流取能技术满足温度检测节点的自供电需求。研究表明,当节点处于充满电状态时,一旦切断能量源,节点仍能持续稳定工作47 h,足以维持温度检测节点的正常工作直至电网恢复正常运行。     

存在反向有功电量低压用户的研判方法研究

针对部分低压电力用户存在反向有功电量,影响电量计算,引起台区线损指标异常,造成供电企业经济损失的问题。本文基于用电信息采集系统中的用电量数据,提出了一种反向有功电量低压电力用户的研判方法。通过分析分布式光伏用户、电能表错误接线低压电力用户、含有电磁制动设备低压电力用户以及计量装置故障低压电力用户等四类用户存在反向有功电量时的用电量特性,分别建立对应的识别规则,实现对存在反向电量的低压用户类型的快速研判,进而有针对性地对电能表接线错误的低压用户以及计量装置故障的低压用户重点跟踪、监测,以便及时处理,减少供电企业的损失。经实例验证,该方法符合实际业务且有效可行,可显著提高工作效率,同时为电网公司节省人力、物力资源。     

电力营销信息化管理策略

随着市场经济的快速发展,我国电力经营体制的转变和电力供需矛盾逐渐缓的形势下,电力部门正逐步推行电力的信息化管理以来适应国家的可持续发展战略。本文通过分析我国电力部门信息化管理的现状,结合影响信息化管理的存在的问题,对电力营销信息化管理提出一些可行的管理建议与策略。