基于自适应权重特征聚类的用户用电行为分析

智能电表的推广使得监测数据呈指数级增长,但部分大电力公司在需求侧分析和大数据分析方面通常面临极大的挑战,因此,提出一种自适应权重特征K-均值有限传播(adaptive weighted feature K-means finite propagation,AP)聚类算法来分析用户的用电行为。构造一个综合特征集,即负荷曲线的时域、频域和波动特征。将特征集应用到分布式框架中分析客户行为,在局部建模中,考虑负荷曲线的时域和波动特性,采用自适应K-means算法对负荷曲线进行聚类,并采用客观熵权;在全局建模中,引入AP聚类算法,结合加权时域和频域特征得到聚类结果。通过仿真数据的性能测试和大数据集的用电行为分析,验证了所提模型和方法的有效性。

计及需求响应不确定性的节点负荷准线:概念与模型

基于负荷准线的需求响应(DR)具有规模化推广、常态化实施等优势,是挖掘需求侧灵活调节潜力的良好手段。但是,当前研究对负荷准线的制定尚未考虑网络拓扑关系以及用户在DR中的响应不确定性,对用户精准引导有所不足,大规模开展时可能引起线路潮流越限等问题。为此,提出为各节点发布负荷准线的方式,引导大规模可调负荷参与DR。首先,提出了节点负荷准线的概念,并给出了鲁棒安全的节点负荷准线的数学定义,以反映节点负荷准线作为各节点引导目标对避免大规模DR下潮流越限的意义。其次,从局部、整体两方面构建可调负荷响应偏差的不确定集,并在此基础上提出了鲁棒安全的节点负荷准线计算模型。再次,给出了基于节点负荷准线的DR实施方案。最后,算例分析表明,所提节点负荷准线对于约定DR响应范围内的任意实际响应结果均能够保证经济最优下的所有线路潮流不越限。

城市能源互联网初步认识与研究展望

城市能源互联网(UEI)可以实现城市区域内风、光、冷、热、电、气、储多种能源的高效转换和电力网络、天然气网络、电气化交通网络等多种网络的深度融合。结合多方观点,给出了UEI的概念;从规划、运行和运营的角度分析了UEI的建设将对当前电力系统造成的影响,并概述相关方面的研究动态;提出了包含元器件建模技术、综合规划技术、协调优化控制技术、运营技术在内的UEI关键技术体系,并从设备形态、系统规划、运行控制、商业模式和协同发展5个方面对UEI的发展和研究进行展望。

基于改进经验模态分解法和T-Copula的短期负荷预测

为解决短期负荷预测问题,进一步提高预测精度,提出了一种混合型短期负荷预测模型。采用改进的经验模态分解法将负荷分解为若干低频分量;为补偿信号分解过程中的信息损失,利用T-Copula将相关变量的影响纳入模型中,从风险值中提取峰值负荷二元变量,以提高高峰时段的负荷预测精度;将改进经验模态分解法和T-Copula得到的数据应用于深度置信网络,预测未来特定时间的负荷需求;用平均绝对百分率误差和均方根误差评估了该负荷预测模型的性能。结果表明,与传统的预测方法相比,所提模型具有较高的预测精度。

计及预测精度及拓扑结构的光伏电站储能经济配置

光伏电站并网离不开储能系统的支持,为了提高储能配置的精度并降低储能系统的成本,考虑到现有研究的不足,分析了光伏电站出力预测算法误差、储能拓扑结构对储能配置的影响。提出了一种储能的快速配置方法,分析了预测算法误差对储能定容的影响,完善了储能的收益模型;引入了一种双元互补的储能拓扑结构,并分析了该拓扑结构对电池特性以及储能成本模型的影响;建立了以最大经济效益为目标的总投资收益模型,并基于某光伏电站的实际数据确定其最优配置方案。算例结果表明,预测算法误差会引起储能容量及功率增大,从而导致储能系统的成本增大;引入所提储能拓扑结构能有效地提高电池的使用寿命,降低储能系统的成本。

基于离散小波变换和模糊K-modes的负荷聚类算法

为了研究智能电网背景下用户的用电模式,考虑到现有聚类算法的不足,提出了一种基于离散小波变换的模糊K-modes聚类算法。利用离散小波变换将时域的负荷曲线转换到频域,从而将负荷曲线的不同特征隔离在不同的频域水平,并利用低阶近似的思想选取原始曲线的有效分量曲线;对所选的分量曲线进行趋势编码,将连续负荷数据转化为离散类属性数据;基于平均密度确定初始聚类条件,利用模糊K-modes聚类算法对曲线进行形态聚类,得到负荷曲线模板;将所提算法与传统K-means算法及层次聚类算法进行比较,从而验证了所提算法的有效性。

基于前景理论和区间直觉模糊的电网投资风险评估

中国电网投资进入更注重发展质量与效益的新阶段,电网投资建设需要高水平技术创新和高质量投资,评估电网投资风险对于规避和减小投资风险、做出最佳投资决策极为重要。本文从市场政策、监管、技术和社会环境四个方面建立电网投资风险评估指标体系,引入前景理论和区间直觉模糊的改进失效模式以及影响分析模型对电网投资风险进行评估。研究结果表明:成效监管风险、价格监管风险以及安全监管风险是最关键的风险因素。基于此,从监管风险防控、整合风险信息资源和构建监管风险管理机构等方面提出防控风险建议。