"十五"期间居民生活用电增长趋势展望

在论述我国“九五”期间电力工业取得成绩的基础上，分析了“十五”期间我国电力需求的增长趋势，并用电力弹性系数法和人均用电量法预测了2005年居民生活用电需求量。     

春节期间主要行业用电波动特性研究

针对中国节假日尤其是长假对用电曲线的显著影响,提出了春节期间行业用电波动特性的表征参数,开展了基于K-means算法的曲线聚类分析,揭示了主要工业行业和服务行业逐日用电与春节长假的内在联系。结果表明,主要工业行业可聚为4类,主要服务行业可聚为3类。部分行业用电基本不受春节因素影响;在受影响明显的行业中,有U型曲线,也有V型曲线,有些降幅大但恢复快,有些降幅小但恢复慢,还有一些与春节假期高度重合。     

基于时间序列的用电数据趋势分析

用电数据分析在电力行业有着广泛的应用前景,通过对用电数据进行大数据挖掘,结合相似用户的普遍用电特征,来分析用电数据的趋势,研究基于时间序列的用电数据趋势分析方法,并建立了可回溯的动态窗口分析模型,从用电数据趋势变化的角度出发,揭示用电趋势变化的规律,并利用实际的用电数据对算法进行了验证。     

1～8月我国全社会用电情况分析

(1)全社会用电量同比继续下滑,三产和居民用电保持较快增长全国全社会用电量32 828亿kW.h,同比增长5.1%,增速较2011年同期回落6.8个百分点。分产业看,第一产业用电量同比下降0.6%;第二产业用电量同比增长3.2%;第三产业用电量同比增长11.7%;城乡居民生活用电量同比增长12.1%。分地区看,全社会用电量同比增长超过10%的省份有:新疆(30.2%)、海南(13.1%)、安徽(11.2%)、贵州     

基于Logit模型的华东四省一市居民生活用电预测研究

分析了华东居民家用电器及照明需求的变化规律及用电特征,利用Logit模型自下而上构建了居民生活用电模型,在验证模型稳健性的基础上,对未来华东居民生活用电进行了情景预测。     

居民生活用电的市场研究及政策探讨

针对居民生活用电的现状及发展,提出了调荷型家用电器的概念,并对典型调荷型家用电器--储水式电热水器进行调荷使用的可行性及技术要求进行了较深入的分析,对居民生活用电的市场潜力进行探讨,对加速大功率家用电器进入百姓家庭提出了一些建议.     

基于电力大数据的企业复工电力指数研究与应用

疫情期间,企业复工情况不仅关系到地方税收和就业,还能深刻反映地方的经济和社会运转状况。准确掌握地区企业复工情况,既可帮助地方政府有效推动复工复产,也可辅助政府制定针对性防疫措施。通过收集浙江省内企业近3年春节期间电量相关基础数据,提出了一种基于GMM(高斯混合模型)和Knee Point算法的企业复工电力指数计算方法。首先,利用GMM对企业进行聚类分析,将其分为春节停工企业和春节不停工企业;其次,利用Knee Point算法分析企业的用电曲线,对春节停工企业是否复工进行判断;最后,基于研究得到的企业复工电力指数模型计算浙江省内各地区复工电力指数,并将计算结果用于辅助政府进行复工复产决策。     

阶梯电价对居民用电的影响

<正>阶梯电价全称为阶梯式累进电价,是指把电力客户在一定时间段内(通常是1个月)用电量设置为若干个阶梯,第一阶梯为基数电量,此阶梯内每千瓦时电价是最低的,称为基本电价;第二阶梯电量较高,电价也较高一些,第三阶梯电量更多,电价也更高。随着电力客户消费电量的增长,每千瓦时电价逐级递增。     

基于云计算的居民用电行为分析模型研究

对智能小区的居民用电行为展开研究,基于云计算平台和并行k-means聚类算法,建立了峰时耗电率、负荷率、谷电系数等时间序列特征,并采用熵权法计算各类特征权重,实验数据来自已建的智能小区中的600名用户。实验结果表明,智能小区的居民用户被分成空置房、上班族、上班族+老人、老人家庭、商业用户等5类用户,聚类的准确率达到了91.2%,证明文中基于云计算平台和并行k_means聚类算法的居民用电行为分析模型是有效的。     

基于大数据分析的陕西省居民用电行为及影响因素研究

陕西省目前处于发展的关键时期,为了有效的了解陕西省居民用电模式,通过对陕西省居民用电量以及相关经济、社会指标等众多数据的统计计算,得到了2000年以来的社会经济以及用电大数据。主要从陕西省居民用电增长情况、居民用电占比、人均用电水平和城乡居民用电差异等方面做了详细的分析和研究,对全面了解及把控陕西省居民用电行为具有十分重要的意义。     

基于地理探测器的广州市分行业月度用电特点及优化管理

为将广州市电力需求侧管理落实到具体行业,使用地理探测器、用电互补性模型分析2013—2017年共60个月各行业用电特点,在此基础上,通过情景分析方法,从行业、时间角度探索行业用电优化管理路径.基于广州市分行业月度用电特点,抓住行业用电量风向标子行业,利用存在可相互抵消用电波动的用电组合,研究发现:在2017年广州市用电...     

居民用户智能用电建模及优化仿真分析

随着居民用户智能家电普及率的不断提高,实现智能用电优化已成为电力需求侧管理的重要研究内容。通过对居民用户智能家电的用电起始时间、用电时长、用电时段数的设计,并结合智能家电的用电特征及电价机制,给出了一种以用电费用最小为目标的智能用电优化方法。该方法同时考虑了用电起始时间、结束时间和允许的最大中断次数等约束条件。通过算例中电价机制及智能家电约束对用电安排影响的仿真分析,验证了该方法可有效减少用电费用及降低居民用户用电负荷峰值;同时探讨了在实时电价机制及更灵活的家电中断约束下,智能用电优化效果更为显著。     

基于规约编码和缓存的智能用电数据处理技术

针对智能用电信息采集系统的数据集中采集、数据项和用户数量大的特点,提出了一种基于编码的算法并结合缓存技术的批量数据入库的新技术。先对采集的数据项进行预编码,运用P/T映射技术将数据项和存储字段关联并映射到缓存中,通过内存寻址方式先缓存数据,再定时批量提交到数据库,减少了数据库的操作频率,提高了系统的数据入库效率和稳定性,介绍了其中的主要功能模块以及关键技术的实现。     

对"煤电博弈"现象的理性思考

从经济学角度对近两年煤电博弈以及国家新出台的煤电联动政策进行分析,提出煤电联营是解决煤电博弈问题的长期战略,根本解决手段是电力体制改革,让煤电在市场经济大环境中自由发展。     

基于LMDI模型的省域电力消费影响因素分解分析

基于LMDI模型,从耗电强度、产业结构和经济规模3个因素出发,对我国29省1997—2012年的电力消费增量进行了分解分析。结果表明:各省域耗电强度效应是抑制电力消费增长的主要因素,2006年以后西部多数省域耗电强度效应导致电力消费增加:经济规模效应是导致电力消费增长的首要因素,东部省域电力消费对经济波动更加敏感;产业结构效应促进省域电力消费小幅度增长,东北省域和中西部各省域产业结构效应占比大于东部省域。     

基于小波分析和灰色模型的用电量预测

月度用电量同时具有增长性和季节波动性的二重趋势,针对月度用电量的这一变化特点,提出了一种基于小波分析和灰色预测模型的用电量预测方法,同时考虑春节影响因素,结合移位修正法对1月份和2月份的用电量进行修正。经过实例分析和计算,结果表明该方法有较高的预测精度,具有较好的适用性和可行性。