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负荷聚合商组织需求侧资源参与调峰市场和电能量市场时,存在负荷预测准确度不够导致合同购电量误差大、市场界限模糊导致考核结算重复等问题,因此文中提出基于纵向修正差分自回归滑动平均(autoregressive integrated moving average, ARIMA)模型的负荷聚合商潜力计算和调峰策略。首先,利用纵向修正ARIMA算法预测基线负荷,构建负荷聚合商的调峰潜力测算模型,挖掘需求侧资源的可调节能力,为电力市场交易提供数据基础;其次,制定电能量市场与调峰市场的负荷偏差考核方式,以月度滚动时域综合结算收益最大为目标,构建考虑偏差考核的负荷聚合商调峰模型;最后,基于某典型地区负荷聚合商月度历史负荷数据,对所提方法进行算例分析。结果表明考虑负荷偏差考核的负荷聚合商调峰策略可以提升聚合商的调峰收益约23.7%,降低负荷聚合商峰谷差约10%,验证了文中方法的合理性和有效性。 相似文献
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针对智能配用电大数据背景下用电数据离群点检测方法的适用性以及实际数据集中异常用电样本获取成本较高的问题,提出一种基于高斯核函数改进的电力用户用电数据离群点检测方法。首先通过模糊聚类的方法将用户分类;然后提取每一类用户的用电行为特征量,采用主成分分析法对特征集进行降维;最后利用高斯核函数改进局部离群因子算法,提出高斯核密度局部离群因子(Gaussian kernel densitybased local outlier factor,GKLOF)算法,通过理论推导与仿真实验相结合的方式分析了GKLOF算法的特性。选取了5000个用户真实的用电数据进行实验分析,实验结果表明,该方法具有较高的检测准确率以及较为稳定的判定阈值,并且受局部数据分布的影响较小,更加适用于用户用电行为复杂多样以及实际数据集中所有用户用电行为类型信息未知情况下的离群点检测。 相似文献
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当前,以“电热协同,跨网互济”为核心理念的区域清洁供能逐步成为了一种成熟的能源解决方案,因此保障电热协同运行安全稳定也成为了工作重中之重,在异常识别过程中,很难获取充足故障数据,使得所训练模型泛化能力不足。文章基于区域电热综合功能系统典型架构,构建光伏、热泵、电动汽车、蓄电池、蓄热模块综合仿真模型,然后结合所提故障模拟方法生成所需异常运行数据,提出一种基于长短时记忆网络的运行异常识别模型,最后进行算例分析,验证模型的有效性,对监测电热协同运行异常具有一定的理论与数值参考价值。 相似文献
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为降低电力通信网多优先级业务传输的失效概率,提高系统可靠性,提出一种基于业务优先级和共享风险链路组(shared risk link groups,SRLG)的电力需求响应调度优化算法。根据电力通信网业务的分类,将需求响应业务进行业务优先级的分区定位,提出电力需求响应业务传输的信用值整形机制(credit-basedshaper,CBS),对不同优先级业务的传输调度机制进行描述。考虑电力通信网的共享风险链路组,对不同优先级业务调度路径的选择进行优化,实现所选路径的高可靠性。仿真结果表明,所提算法可以有效降低需求响应业务调度路径的SRLG综合失效概率和风险,平均节点处理时延较小,很好地保证了需求响应业务传输的可靠性和安全性。 相似文献
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包括分布式电源在内的需求侧资源(demandside resource,DSR)逐渐成为电力系统中不可或缺的重要组成部分,虚拟电厂(virtualpowerplant,VPP)可以有效整合各类DSRs,并充分发挥其在电力辅助服务中的巨大潜力。VPP的高效可靠运行和内部各主体间的灵活互动依赖于先进的信息通信基础设施,该文从VPP的基本概念、特性和国内外实践案例出发,对VPP基本通信架构和通信性能需求进行了分析,最后重点对支撑VPP灵活互动的几种信息通信关键技术进行探讨,并针对其在未来VPP中的应用思路和理念做出了思考,旨在为提升VPP灵活互动水平以最大限度发挥DSR资源的优势提供解决方案。 相似文献
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