基于麻雀搜索优化的Attention-GRU短期负荷预测方法

针对短期电力负荷预测目前存在的难点与问题,提出了一种基于麻雀搜索优化的注意力门控循环单元预测方法。首先,应用注意力机制对输入序列进行权重分配;然后,输入门控循环单元组合网络对内部特征进行学习,并输出预测时间负荷值;最后,使用麻雀搜索算法对网络超参数进行组合优化,以验证集损失最小为目标函数获取最优化网络结构超参数。该方法实现了原始输入序列结构权重分配与组合网络超参数的最优化。算例分析表明,所提方法比传统预测模型精确度更高。

考虑尖峰负荷特性指标的用户用电行为分析

针对当前电力大数据背景下用户用电行为分析对尖峰负荷特性挖掘不足的问题,提出一种考虑尖峰负荷特性指标的用户用电行为分析方法。首先,对尖峰负荷定义及尖峰负荷特性指标进行说明,并根据尖峰负荷特性指标构建尖峰特性特征集;然后,使用K-means算法对特征集进行聚类并获取聚类结果标签,使用轮廓系数评估不同类别的聚类性能;最后对不同标签用户用电特性进行分析。采用美国国家可再生能源实验室开源用户用电数据进行仿真计算,计算结果表明,使用尖峰特性特征集较原始用户数据集具有更好的聚类效果。

面向用户侧的电能替代综合效益分析模型

电能替代旨在通过能源终端用户改用清洁高效的电能,从而缓解城市污染问题以及消纳富余电力,对推动能源消费革命、落实国家能源战略、促进能源清洁化发展意义重大.对近年云南省的能源结构进行分析,从终端用户的角度构建了电能替代效益指标,并从"以电代煤""以电代油""以电代气"三个途径选取具有代表性的替代措施进行算例分析.利用灰色关联度,横向对比了三个具体替代途径的经济效益和环境效益,得出适合云南地区能源特征的电能替代实施途径的排名,为电能替代发展的政策及宣传提供理论支撑.