基于用电行为分析的网上国网APP精准推广路径选择建模研究

为了提升电力企业网上国网APP的推广有效性,提出基于用电行为分析的网上国网APP精准推广路径选择建模研究方法。根据用电设备用途、使用时间以及功率消耗情况,建立多维度负荷分解体系。利用一段时间内的用电矢量信息确定时间窗,提取用电行为特征。结合隶属度函数之间映射关系,建立用电行为分析模型,实现用电行为准确分析。以获取最大经济效益作为前提,综合考虑经费约束条件,构建精准的推广路径选择模型。仿真实验表明,此种选择推广路径的方法新增用户数量多,活跃度与忠诚度较高,且可实现利益最大化。

基于移动小波树的电力监控异常数据自动识别算法研究

为保证电力系统正常运行,以防出现窃电、漏电等异常用电情况,进行电力监控异常数据自动识别具有重要的现实意义。针对基于数据挖掘、机器学习以及统计的3种数据异常识别算法无法应对不同长度的数据,导致识别准确性、效率较低的问题,提出一种基于移动小波树的电力监控异常数据自动识别算法。该算法分为两部分内容:先是对采集到的用电数据进行处理,包括数据脱敏、数据填补、颠簸去除等步骤,提高数据质量,后构建移动小波树结构,实现异常数据自动识别。结果表明:与基于数据挖掘、机器学习以及统计的三种数据异常识别算法相比,所提算法的准确性和效率均较高,解决了传统算法存在的问题。

计及碳交易机制的区域综合能源系统多时间尺度优化调度

为提高区域综合能源系统(Regional Integrated Energy System,RIES)优化运行的低碳经济性和控制精度,提出计及碳交易机制的多时间尺度优化调度策略。现有研究较少将阶梯式碳交易机制与使用新能源发电额外补贴的碳交易配额相结合,进一步提高系统运行的低碳经济性。因此,在日前优化调度中,提出计及可再生能源发电的奖惩阶梯式碳交易机制,并采用差分进化混合粒子群算法对多维非线性模型进行求解。参考日前优化调度指令,根据模型预测控制思想实现日内滚动优化,以提高不确定性条件下区域综合能源系统优化调度的精确性。最后,通过算例分析验证了所提优化策略与算法的有效性和适用性。