基于模糊负荷聚类的不良负荷数据辨识与修正

为辨识和修正不良负荷数据,在利用模拟退火遗传算法优化的模糊C均值（Fuzzy C-Means,FCM）算法进行负荷曲线聚类的基础上,提出将待测曲线与相应特征曲线进行比较计算差量系数的方法.差量系数大于电力公司确定的阈值的负荷点即为不良负荷数据.通过算例验证表明,该方法克服了统计历史数据中不良数据的影响,提高了不良数据辨识的可操作性和实用性.同时提出了考虑不良数据测量点外所有其他测量点负荷信息的不良数据修正方法,与仅考虑不良数据测量点前后2个测量点负荷信息的修正方法相比,提高了不良数据修正的精确性和有效性.     

阶梯电价对居民电力需求和售电公司收益的影响研究

运用效用理论,在秩和比法优化后的阶梯电价分档数模型基础上,分析了阶梯电价对居民电力需求和企业售电收益产生的影响。根据居民年均可支配收入情况,将居民用户划分为4个层次,并通过效用理论分析阶梯电价实施后居民电力需求变化情况,从而揭示了阶梯电价对居民电力需求的影响机理。售电公司的售电量与居民电力需求量密切相关,销售电价会影响居民用电需求。因此需要结合售电量的变化趋势以及销售电价,从而确定居民的电力需求量,以及售电公司成本变化情况。通过对某市实施阶梯电价后的居民电力需求和售电公司收益进行分析得出,一是居民总体电力需求得到减少,二是保障了低收入群体的电力需求,三是售电公司售电收益也得到增加,兼顾了经济效益与社会保障。     

面向海量数据应用的物联网信息服务系统研究综述*

物联网信息服务系统整合了基础设施层获取的海量数据,是面向各类物联网应用提供跟踪、监测和控制等信息服务的关键平台。阐述了物联网海量数据处理技术,包括存储、预处理和数据挖掘;总结了物联网信息服务系统在系统安全、隐私保护和可信性方面的安全保障机制;从系统架构、实现技术和系统实践三个方面,探讨了物联网信息服务系统的设计。最后,展望了这一领域面临的挑战和有待进一步研究的方向。     

基于改进模糊C均值算法的电力负荷特性分类

为了进行风力发电系统的可靠性评估,基于小时风速的平均值和标准差,建立了较为精确的风速概率解析模型,弥补了常用的ARMA模型需要每小时风速实际数据和长时间模拟的不足。进而利用风电机组输出功率与风速的关系,建立了风电机组输出功率分布的解析模型。应用IEEE-RTBS和IEEE-RTS系统,将该模型和ARMA模型在风速概率分布、发电功率概率分布、可靠性指标等方面的计算结果进行比较分析。算例结果验证了所建立的解析模型的正确性和有效性,能实现包含风电场的电力系统的可靠性评估。