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题名基于无监督学习的园区碳排放数据监测方法
被引量:1
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作者
庞鹏飞
单禹钦
沈嘉昆
石纹赫
孙毅
鲍荟谕
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机构
国网河北省电力有限公司保定分公司
华北电力大学电气与电子工程学院
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出处
《电力信息与通信技术》
2023年第11期39-47,共9页
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基金
国家电网有限公司总部科技项目资助“基于多维数据的智慧城市能源大脑关键技术与应用”(SGHEBD00YXJS2100395)。
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文摘
在“双碳”战略目标提出的背景下,提高控制二次清洁能源的能力,是实现碳达峰目标的重要途径。文章提出了基于无监督学习的低碳型综合园区碳监测方法。采用低碳综合园区双层协同优化结构,利用多时间尺度综合优化调整各发电机组输出,制定了基于第二天价格走势的需求响应策略,首先收集园区低碳运行相应主体的用电数据,采用电–碳转换模型计算园区各主体的碳排放数据,然后依托无监督学习算法下的特征分量分解对大量的碳排放数据进行异常点监测,最后进行仿真分析。通过实验结果可以看出,文章所提方法具有精度高、适用性强等特点,很好地弥补了碳排放数据监测方面的技术空白,增强了园区能源综合调度模型在“双碳”背景下的适用性。
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关键词
协同优化
清洁能源
多时间尺度
需求响应
电–碳转换
无监督学习
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Keywords
collaborative optimization
clean energy
multi-time scale
demand response
electricity carbon conversion
unsupervised learning
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分类号
TM732
[电气工程—电力系统及自动化]
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