基于用户用电需求的电力市场阶梯电价计算方法

为满足不同类型用户电价定价的差异性需求,基于用户用电需求,开展电力市场阶梯电价计算方法研究。计算电力价格弹性系数,分析电力需求价格弹性长、短期效应,依据用户用电需求,构建阶梯电价需求模型,分析n档阶梯电价与用电量关系,计算电力市场n阶阶梯电价。将新的计算方法应用实际,为电价定价提供更可靠计算逻辑,从而实现不同类型用户电价定价差异性需求。

用户用电管理中的安全隐患排查与预防措施研究

随着社会经济的不断发展,电力已经成为社会经济发展不可或缺的主要动力。近年来,电力用户在用电过程中因为操作不当、维护不及时等因素影响导致用电安全事故时有发生,进而也暴露出目前用户用电管理中存在诸多安全隐患,这些安全隐患无时无刻不在威胁电网安全及人身生命安全。鉴于此,文章现围绕用户用电管理中的安全隐患及安全隐患排查方法展开分析,进一步探究用户用电管理中的安全隐患预防措施,以期望为有关人士提供有用参考。

基于谱聚类算法的用户用电行为画像研究

文章通过谱聚类算法对用户用电行为进行分析,旨在生成精确的用户画像,优化电力资源配置。收集并预处理用户用电数据,构建相似度矩阵,以量化用户之间的用电行为相似性。计算相似度矩阵的拉普拉斯矩阵,并进行特征值分解,选取前k个特征向量作为输入,使用K-means聚类算法将用户划分为不同的行为群体。通过对聚类结果的分析,生成各群体的用电行为特征画像。研究结果表明,谱聚类算法能够有效识别不同用电行为模式,有助于电力公司进行需求预测、节能服务及负荷管理,提升电力系统的整体效率和用户满意度。

基于大数据架构的BP神经网络的用户用电评价与反窃电技术

对用户用电行为进行科学评价并预防窃电行为,是保障电网安全运行的重要措施。为提升针对用户的用电状态评价效果,本文以用户用电行为状态为主要研究对象,着重从BP神经网络的角度,探讨在大数据架构下发挥BP神经网络作用,在科学评价用户用电行为的同时,也能够提升反窃电技术水平的有效措施,旨在为电网安全运行和提升用户用电评价效果提供借鉴的思路和经验。

基于数字化融合的用户用电监测与控制的研究及应用

对电力用户开展用电监测与控制是保证电网安全运行、提高服务水平的有效手段,针对目前用户用电监测与控制存在的不足和缺陷,基于一二次融合网源分界柱上断路器开展用户用电监测与控制方案的研究,柱上断路器本体集成了高精度、多合一电子式传感器,可实现相电压/相电流及零序电压/零序电流的高精度、宽量程采样,实现数字化融合的用户用电监测与控制。

基于用户用电智能行为模型的需求侧响应

清洁能源发电模式的兴起与应用,虽然满足了电能的需求,但也降低了电力系统的可控性,影响电力系统整体收益。需求侧响应是提升可控性的关键所在,提出基于用户用电行为模型的需求侧响应方法研究。构建用户用电信息采集系统,选取用户用电特征量,反映用户用电综合信息,以此为基础,基于改进K-means聚类算法构建用户用电行为模型,以用户效用最大化为目标,探究需求侧响应策略,为电力系统的稳定运行提供保障。实验数据显示:应用提出方法获得的用户效用更高,最大值为95.32UTIL,表明提出方法应用性能更佳。

基于改进Stacking集成分类算法的用户用电信息异常识别

随着电力用户信息采集系统的发展,更丰富的用户用电信息被用于用户用电信息异常的识别。基于FDI攻击进行虚假数据注入,构造用户用电信息异常数据集,并提出了一种基于召回率的改进Stacking集成分类算法。该算法采用K-近邻算法(k-Nearest Neighbors,KNN)、随机森林模型(Random Forests,RF)、支持向量机(Support Vector Machine,SVM)以及梯度决策树(Gradient Boosting Decision Tree,GBDT)作为Stacking结构的基分类模型;采用逻辑回归(Logistic Regression,LR)作为Stacking结构的元分类模型。并基于召回率为基分类模型的输出结果进行权值赋值,从而作为元分类模型的输入数据集。通过实验验证,所提的基于召回率的改进Stacking集成分类算法相比于传统Stacking集成分类算法拥有更高效的分类性能。

基于数据挖掘算法的用户用电量需求自动预测模型

采用目前方法对用户用电量需求进行预测时,存在鲁棒性差和误差率高的问题。提出基于数据挖掘算法的用户用电量需求自动预测模型构建方法。在用户用电量数据预处理阶段,采用模糊C均值FCM对用户用电量数据进行聚类处理,通过STL模型对用户用电量进行分解,并对分量的变化特征进行分析,结合模型预测结果获得用户用电量需求的最终预测值。实验结果表明,所提方法的鲁棒性好、误差率低。

电价审计中用户用电行为特征的智能提取方法研究

传统用电行为特征提取方法难以挖掘连续的用户用电行为数据,导致特征提取精度较低且特征异常值较多。针对这个问题,文章研究电价审计中用户用电行为特征的智能提取方法。挖掘周期性电价审计过程中存在的隐藏数据,标定数据参数,归一化处理用户用电行为数据。采用线性差值填充算法处理周期范围内的电力数据,控制用户用电数据的连续性。特征化处理行为数据后,进行卡方检验并构建指标提取过程,最终完成智能提取方法的构建。在模拟用户用电行为数据采集环境后,对应不同的采集周期整理为用电数据集,准备2种传统提取方法与所设计的方法进行对照实验,实验结果表明,所设计的智能提取方法具有较高的特征提取精度,且产生的特征异常值最少。

云计算在电力用户用电信息采集系统中的应用研究

随着国家电网公司确立的电力用户用电信息采集系统"全覆盖、全采集、全费控"目标的逐步实现,电力系统中运行的采集终端数量大幅激增,从而使采集的电力系统数据信息量呈几何级数增长。面对海量的用电数据,当前用电信息采集系统在多个方面出现瓶颈。文中通过分析当前作为解决大数据存储、分析、计算、管理有效手段的云计算技术,结合当前用电信息采集系统所遇问题,研究了云计算在电力用户用电信息采集系统中的应用前景及面对的挑战,对未来电力用户用电信息采集系统的建设和发展有指导意义。

用户用电设备评估的区间熵权法

随着智能电网的建设,新能源的接入和电动汽车的普及,致使用户用电设备种类多样,用户用电服务质量诉求逐年增加,用户用电设备的状况不仅影响电网双向互动的功能实施,也关系着电网的运行和维护,文章阐述了用户用电设备的评价指标体系,以及区间熵权法。首先,介绍了用户用电设备的定义、范畴和分类;其次从能效评估、安全监测和需求响应三方面阐述用户设备评价指标体系,并对指标体系中一些重要指标进行了详细说明;最后,为了在考虑数据不确定性前提下计算指标权重值,详细陈述区间熵权法的计算过程,并进行了居民用户设备的案例分析,期望能够为科学、完整和系统的对用户电力设备进行评估提供借鉴。

基于正则化矩阵分解的用户用电行为分析

针对细粒度、多类别的用户用电行为分析问题,提出了基于地理信息正则化矩阵分解的居民用户用电行为分析算法,探索用户用电的群体特点,为个性化的、更优的电力调度提供决策支持依据。该模型首先基于矩阵分解理论将用户映射到能表征其用电行为特点的潜在特征空间,然后采用k-means聚类算法在潜在特征空间上实现用电用户群的细分聚类。特别地引入了地理信息作为矩阵分解的正则化因子,使得学习到的潜在特征空间不仅满足用户群特征的正交,而且使得地理位置相近的用户在潜在特征空间的映射也相近,与真实物理空间保持一致。将所提方法应用于中新天津生态城智能电网采集到的真实居民用电数据分析挖掘任务中。实验结果表明,与基准的向量空间模型(VSM)和非负矩阵分解(NMF)算法相比,所提方法能够取得更好的用户细分聚类结果,挖掘出一定的用户群体用电模式,有助于辅助智能电网提升经营和服务水平。

ELM算法在用户用电行为分析中的应用

对于非法用电行为的检测,电力企业通常采用传统的人工检查方式,而这种方式的准确率和效率往往都比较低.提出一种将极限学习机(ELM)应用于预测存在非法用电行为用户的方法.首先,在收集到的用户历史用电数据,对原始数据进行预处理.然后,应用ELM算法建立异常用电行为的神经网络模型.最后,在真实用电数据上进行实证分析,通过与随机森林算法建立的预测模型及预测结果的对比,证明提出的方法具有较高的准确率和较好的性能.

用户用电需求动态模型与供电企业盈亏模型及其应用

基于智能电网下需求侧响应的完善和智能电能表使用的普及,提出了一种居民峰荷定价的新方法,该方法介绍了当前峰荷定价的发展定位及与其他分时电价的区别,引入电费回扣作为激励措施,并在实施电费回扣的CPP机制下,构建了用户用电需求动态模型和供电企业盈亏模型,推导出电费回扣价格的最优值。算例分析结果表明,该模型经济、有效。

电力用户用电信息采集系统网络规划研究

电力用户用电信息采集系统是智能电网建设的重要组成部分,合理的网络规划对系统的安全稳定运行和远期的建设有着重要意义。巢湖供电公司采取立足当前,兼顾远期的原则,使现期网络投资不致过高,又避免了重复投资,收到较好的效果。

提高用户用电信息采集系统采集成功率的措施

对影响电力用户用电信息采集系统采集成功率的原因进行分析,从管理和技术两个方面给出了提高采集成功率的措施。经采取相应措施后,巢湖供电公司的采集成功率达到最高的C1级。

边缘计算在用户用电信息采集系统中的应用

随着当下的电力企业和电力用户之间的沟通与交流越来越密切,用户用电信息采集规模不断增大,采集数据类型不断增多,对数据采集频率的要求也越来越高。目前,对用户用电信息采集系统的研究大多为对系统架构的优化,少有对采集方法进行研究。因此,提出一种基于边缘计算的快速抄表方法,将计算能力和数据存储资源下沉至靠近数据源的位置,就近为终端设备提供低时延、高效率的采集存储服务。并与传统抄表方法的时间开销及可靠性进行比较,实验结果表明,将聚集的数据边缘化处理提高了密集的用户用电信息的采集效率。

放开大用户用电选择权的战略实施

借鉴国际电力行业改革经验，围绕中国电力市场化改革的战略实施问题，论述大用户用电选择权的含义、实施条件、实施范围、需要解决的难点问题以及法律问题。

电力物联网用户用电信息全过程管理风险评估

为明确电力物联网用户用电信息风险管理的重点,首先结合电力物联网主要技术,对电力物联网用户用电信息从获取到应用全过程管理的风险因素进行识别;然后,对风险因素重要程度和用户用电信息全过程管理环节的风险重要程度进行评估,确定用户用电信息全过程管理的重点风险和环节。研究表明,在全部风险因素中,应重点防控数据窃取、智能终端网络攻击、数据篡改等6大风险;在电力物联网用户用电信息采集到应用的全过程管理中,应重点对用户用电信息采集环节和应用环节进行管理。

基于大数据高维分析理论的用户用电模式分析

电力用户在整个电力系统中的地位和作用越来越重要,为帮助指导电力企业的经营,实现电力用户用电的高效管理、指导精细化需求侧管控工作,对用户用电模式进行分析。针对智能电表获取的用户用电信息,采用高维随机矩阵理论建立用户用电模式随机非参数模型,利用特征值密度函数和核密度函数具体分析用户用电量数据与不同用电模式及用户节能潜力的关联关系;并以某市实际电力用户用电数据为例,分析了用电行为习惯、节能用电态度等。结果表明,各模式用户当用电弹性指数较大及用电刚性需求指数较小时用户节电潜力较大,研究结果为用户用电模式的分析提供了新方法。