考虑用电能效的负荷控制优化策略及模型

中国负荷控制方案依据用户历史用电量比重制定,未考虑用户的能效情况。具体操作时实施拉闸限电操作,未将线路中的重要用户和高耗能用户予以区别。针对这一问题,提出2阶段优化策略,第1阶段以标尺竞争机制为基础,构建电量缺口分配优化模型,实现最大用电能效;第2阶段以用电能效最高、开关时间最少、重要负荷停电量最小、可中断负荷停电量最小为目标,构建虑及可中断负荷的优化管理模型,并将改进的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)和启发式算法结合,加入基因校正环节进行求解。算例测算结果表明了该策略的可行性和有效性。

基于K-Means和CNN的用户短期电力负荷预测

随着电力物联网的不断发展,用户级电力负荷预测在电力需求侧管理中呈现出日益重要的作用.为了提高用户级电力负荷预测的性能,本文提出一种基于K-means聚类与卷积神经网络特征提取的短期电力负荷预测模型.首先,利用K-means将用户聚为两类:对于日相关性强的用户,将相邻时刻和日周期的历史负荷作为输入,采用CNN模型提取特征进行预测;对于日相关性弱的用户,仅将相邻时刻的历史负荷输入到CNN模型进行预测.为了验证所提出算法的性能,我们在实际的用户负荷数据上做了实验,并与随机森林、支持向量回归机进行对比,结果表明本文所构建模型的预测平均绝对百分误差降低了20%以上.

基于负荷特性分析的有序用电管理策略

当电网供需形势紧张、电力负荷需求无法全部满足时,负责保障安全供电的电力公司不得不采取一定的措施,以引导或限制电力用户的高峰用电需求。在当前的市场经济体制下,通过制定合理的错、避峰计划,实施有序用电策略,增强电力用户参与负荷管理和控制的灵活性与主动性,能够更有效缓解电力供需紧张的矛盾。