电力用户负荷模式识别系统研究与设计

本文针对电力用户负荷模式识别系统的研究与设计展开探讨。首先,阐述了该领域的背景和研究意义,概括了相关研究现状;其次提出了基于机器学习算法的用户负荷模式识别方法。接下来,设计了相应的实验,并对实验结果进行了深入分析;最后,展望了未来研究方向,包括深度学习在用户负荷模式识别中的应用,以及多源数据融合技术在该领域的研究。同时,本文还介绍了基于同态加密的多方安全计算模型,为电力用户数据隐私保护提供了解决方案。整体来看,本文为电力用户负荷模式识别系统的研究与设计提供了全面的理论基础和实践探索。

电力物联网用户侧负荷数据动态R-树匹配方法

电力物联网用户侧负荷数据维度较大,导致数据匹配延时时间过长,为了解决上述问题,基于动态R-树实现电力物联网用户侧负荷数据动态匹配。建立负荷计算模型,分析负荷历史运行信息,实现数据检测。通过归一化函数完成归一化处理,提取动态特征,构建动态R-树,确定匹配机制,根据矩阵计算函数完成压缩处理,利用动态匹配算法更新集对R-树内部结构进一步加以修改,在清除矩形之前,利用叶结点的Hash索引得到R-树匹配矩阵,使用Hash搜索准确地找到目标矩形,增强分布与交互仿真中的实时性,实现用户侧负荷数据动态匹配。实验结果表明,研究的动态R-树匹配方法在数据插入、数据匹配、数据维护过程中的延时时间低于48ms,实时性较好。

电力用户需求侧负荷管理与应用

随着智能家居技术的普及和发展,电力用户的需求侧管理成为电力系统中的重要环节。电力用户通过对家居负荷进行管理,可以实现用电的高效、经济、可持续发展。本文结合山东聊城供电公司的实际情况,从系统结构设计和模型研究、电力用户需求侧负荷管理算法等方面,探讨了电力用户需求侧负荷管理的相关问题,并提出了一些解决方案。同时,本文还对单个智能家居负荷管理算法和多个智能家居负荷管理算法进行了研究,为山东聊城供电公司的电力用户需求侧负荷管理提供了一定的参考价值。

新型电力系统用户侧用电负荷精准预测研究

在新型电力系统中,用户用电行为具有复杂性和动态性,且大多来自多源数据,多样的数据序列导致用电负荷预测的精度低,影响预测结果。因此,提出新型电力系统用户侧用电负荷精准预测研究。首先,采集大量的用户侧用电负荷数据,并对这些数据进行聚类处理,以更好地理解和分类各种负荷特性;其次,分解用户侧用电负荷时间序列,利用时间序列分析方法处理和建模这些数据;最后,比较和融合时间序列各模型的输出结果,以获得更准确的预测结果。结果表明,该预测方法能充分捕捉并理解用户用电行为,预测精度高,具有一定的应用价值。

新型电力系统多元用户的用电特征建模与用电负荷预测综述

新型电力系统下,能源消费模式逐渐多样化,用户用电行为特征更加多元与复杂,增加了电力系统负荷精准预测的难度。聚焦新型电力系统环境下多元用户侧的柔性负荷资源,总结并分析了现有多元用户的用电特征建模技术和用电负荷预测技术。首先,从多源数据采集与预处理、用电特征提取、用户群体分类、关联因素分析4个环节对多元用户的用电特征建模技术进行归纳分析,总结了技术发展现状及存在问题。其次,分析了考虑需求响应的用电负荷预测发展趋势,并从多元用户侧的荷性可调资源和源性负荷资源两个方面对用电负荷预测技术进行了归纳分析,总结了多种类型用电负荷预测的研究思路。最后,讨论了新型电力系统下多元用户用电特征建模与用电负荷预测研究所面临的挑战,并结合新型电力系统和人工智能方法的特点,给出了参考性的建议与展望。

基于模式识别的自适应短期负荷预测系统

短期电力负荷预测是电力调度部门制定发电计划的依据 ,预测系统的灵活适应性是实现电网经济运行的重要保证。在分析影响日电力负荷主要因素的基础上 ,给出了用于日荷预测的负荷模式定义 ,基于海明距离给出了负荷模式相似度的计算方法 ,有效实现了预测负荷所需要的历史负荷模式样本的抽取。利用人工神经网络实现由历史负荷模式到预测负荷的映射。基于C + +面向对象的程序设计方法开发了一套灵活的智能自适应短期负荷预测系统。多个用户的应用结果表明 ,本系统具有很好的实用性和满意的预测结果。

电力用户负荷模式提取技术及应用综述

智能电网中智能仪表和传感器获取到的电力用户消费数据剧增,从中提取电力用户负荷模式,是负荷预测、分时电价制定和实施、负荷控制、用电异常、用电促销、甚至信息存储等的理论基础和必要工作。文章首先介绍了负荷模式提取的流程和步骤,并以图例阐述典型负荷分布的生成过程;接着对负荷模式提取涉及的理论和方法进行了总结,主要包括数据预处理方法、聚类方法以及评价指标,分析了它们对聚类结果的影响,介绍了其优缺点和适用范围;然后对负荷模式提取技术的应用领域进行分析,结合典型配电网结构图给出了5种负荷模式应用方式。最后对负荷模式提取技术发展及应用的趋势从4个方面进行了展望。

基于模式识别技术的短期负荷预测

分析影响电力负荷的主要因素 ,并提出了一种基于模式识别技术选取负荷样本 ,利用人工神经网络进行负荷预测的方法。设计了一套可以自动完成负荷数据的收集、甄别和预处理 ,对负荷预测过程进行灵活控制 ,达到一定的预测精度 ,并具有美观实用的结果输出和演示功能的短期负荷预测系统。

大数据处理技术在电力营销数据用户偏好挖掘中的应用

由于原始电力营销数据具有一定的离散属性,导致对用户用电偏好挖掘结果可能存在信息丢失的问题,为此,本文提出大数据处理技术在电力营销数据用户偏好挖掘中的应用方法。结合原始电力营销数据的空间分布情况将其划分为低密度区域和高密度区域后,根据实际距离与不同区域内设置数据距离参数之间的关系,过滤离散参数;在用户偏好挖掘阶段,引入了大数据处理技术中的层次分析法,通过在相同时间轴上叠加具体的电力营销数据,确定用户的用电负荷分布偏好。测试结果表明,本文的设计方法对于用户用电负荷分布偏好的挖掘结果与实际情况的拟合度更好,挖掘结果中的负荷波峰也与实际情况相契合。该研究结果对于实际的供电管理具有良好的指导意义。

基于聚类融合技术的电力用户负荷模式提取方法

针对电力大数据背景下智能电力用户负荷模式提取的可靠性不高且传统单一聚类算法聚类结果不稳定的问题,提出一种基于主成分分析与聚类融合相结合的电力用户负荷模式提取方法。首先,对负荷数据进行预处理,通过主成分分析法减少特征间分类信息冗余实现高维特征的降维。然后,用四种聚类方法分别对降维后的数据集进行聚类分析,得到具有差异性的聚类成员。最后,利用共识矩阵对所得聚类成员进行聚类融合,得到优于单一聚类算法的最终聚类结果。通过电网实际用电数据验证了所提负荷模式提取方法能够提高聚类准确率并降低计算复杂性,并用有效性指标Silhouette对最终聚类结果进行评价。

基于自组织映射神经网络的电力用户负荷曲线聚类

电力用户负荷曲线的聚类是形成合理电价体系和实施负荷管理措施的基础。文中基于自组织映射(SOM)神经网络进行低压终端用户的负荷曲线聚类研究。首先定义并提取功率曲线、分时功率、功率频谱3类向量,分别作为SOM神经网络的输入进行可视化聚类。采用相对量化误差和拓扑误差2个指标表征聚类质量,选取聚类结果最好的SOM输出层结合k均值法进行用户负荷曲线划分。根据Davies指标将所研究的131条曲线划分为8类,对每类曲线进行描述。最后进行新用户的识别,结果表明聚类方法有效、可靠。

电力用户侧大数据分析与并行负荷预测

随着智能电网、通信网络技术和传感器技术的发展,电力用户侧数据呈指数级增长、复杂程度增大,逐步构成了用户侧大数据。传统的数据分析模式已无法满足需求,迫切需要解决电力用户侧的大数据在分析与处理方面的难题。该文分析电力用户大数据的来源,针对电力用户侧大数据的数据量大、种类繁多与速度快等特点,指出电力用户侧的大数据在数据存储、可用性、处理等方面面临的挑战。结合云计算技术提出一种电力用户侧大数据分析处理平台,将智能电表、SCADA系统和各种传感器中采集的数据整合,并利用并行化计算模型Map Reduce与内存并行化计算框架Spark对电力用户侧的大数据进行分析。提出基于随机森林算法的并行负荷预测方法,将随机森林算法进行并行化,对历史负荷、温度、风速等数据进行并行化分析,缩短负荷预测时间和提高随机森林算法对大数据的处理能力。设计并实现基于Hadoop的电力用户侧大数据并行负荷预测原型系统,包括数据集群的管理、数据管理、预测分类算法库等功能。采用不同大小的数据集对并行化随机森林算法进行负荷预测实验,实验结果表明,并行化随机森林算法的预测精度明显高于决策树的预测精度,且在不同数据集上预测精度普遍高于决策树的预测精度,能够较好的对大数据进行分析处理。

电力市场中用户基本负荷计算方法与需求响应性能评价

讨论了用户基本负荷的计算原则与方法,指出数据选择原则、计算方法与气象修正因子是计算用户基本负荷的3要素;分析了2种评价用户响应性能的方法,即绝对值法与相对指标法,指出可按用户响应性能数值细分用户响应的重要性等级;探讨了按用户的响应性能对用户进行补偿或处罚的方法。美国PJM、California ISO、NewYork ISO和New England ISO等在计算用户基本负荷与用户响应收益方面的实践结果表明:不同地区、不同环境、不同方案所使用的历史数据及计算方法不同。这对我国建立需求响应市场具有借鉴作用。

基于云模型和模糊聚类的电力负荷模式提取方法

为解决应用传统模糊C均值(fuzzy C-means,FCM)算法进行电力负荷模式提取时存在的对初始聚类中心敏感、聚类数目不易确定、算法稳定性较差等问题,从负荷曲线形态出发,提出一种基于云模型和模糊聚类的电力负荷模式提取方法。该方法首先针对电力负荷数据的时间特性,对云变换方法进行了维度扩展,使其能够应用于具有时间特征的二维数据处理,将电力用户典型日负荷的频率分布分解为若干个正态云组的叠加,以各云模型中最能代表各定性概念的期望向量集合作为初始聚类中心;然后,基于云模型确定的初始聚类中心和聚类数目,应用FCM算法进行电力负荷模式提取和用户分类。最后,以某电网实际负荷数据进行算例分析,结果证明了该算法的实用性和有效性。

大用户法在电力负荷预测中的应用

文章通过综合分析某地区近5年的电力负荷预测结果,提出了大用户法,该方法充分考虑了宏观经济政策及地区的产业政策,采用统计分析单独预计新增大用户负荷,并使用大用户负荷数据修正用一般方法预测的负荷结果,并通过某地区实际数据验证了该方法的有效性。

采用支持向量机图形用户界面的电力负荷组合预测方法

运用多种预测方法对中长期电力负荷预测所得结果会相差甚远,而综合各方法的组合预测能够避免其偏颇。由于在小样本和非线性拟合能力方面的优势,支持向量机方法被用于组合预测:多种传统方法预测值作为输入,拟合输入与输出之间的非线性关系,求得预测结果。针对SVM在处理回归问题时算法编程及参数寻优较为复杂的问题,提出了一种基于SVM图形用户界面(Graphical User Interface,GUI)工具箱的组合预测方法。算例分析表明,运用该方法,在预测过程中可直观、方便地应用通用软件工具包,且预测精度较高,便于推广和工程应用。

基于数据挖掘方法的新型电力系统中可中断负荷合同模型研究

针对新型电力系统中可中断负荷合同模型制定问题,首先基于数据挖掘理论进行用户行为特征分析,并在此基础上进行负荷响应能力分析;然后考虑负荷响应能力,从用户分类参数、电力公司成本、最大中断负荷限制3个方面改进了基于委托-代理理论的传统可中断负荷合同模型;最后结合实际数据进行算例分析,结果验证了考虑负荷响应能力的可中断负荷合同模型的有效性,有利于增强电力系统运行可靠性。

电力负荷用户终端

电力负荷用户终端是融合通信、传输、计算机等高新技术以及供电专业技术对供电部门所辖用户的用电情况进行实时监测、控制、管理的系统。该系统以单片机为核心,组成了集信号采集、电量监测、数据处理、拉闸控制等技术为一体的智能仪器。系统还可以通过调制解调器与上位机通信,将用户的用电状况及时送给供电部门,使电力计量更加准确。

以无线电电力负荷监控系统为骨架探讨我国的用户信息系统

在电力市场的运作环境下，需要两个实时信息系统，以支持Ｐｏｏｌｉｎｇ（电力库）的运作或交易，如实时电价的计算〔１〕，电能计量数据采集，实时电价（或峰谷电价）、可中断电价等电网信息同用户的交流，电力买、卖交易等。这两个实时信息系统对于保证电网安全性、可靠...

基于簇负荷特性曲线的“聚类-回归”电力大用户短期负荷预测

针对电力大用户的精准负荷预测对于配电网发展规划、调控运行、安全可靠供电具有重要意义,电力负荷预测是泛在电力物联网中实现用户精准用电感知的基础工作。为了在负荷预测模型中引入用户用电特征,提出了簇负荷特性曲线的概念,进而提出了一种基于簇负荷特性曲线的“聚类-回归”电力大用户短期负荷预测方法。首先,对区域内电力大用户用电特征进行聚类分析,用电特征类似的用户聚为一簇,用簇负荷特性曲线表征簇内用户用电特征;其次,回归阶段将簇负荷特性曲线作为区域总负荷的属性因子,训练深度神经网络,进行负荷预测。在TensorFlow深度学习框架下实现了“聚类-回归”负荷预测模型,以我国西南某区域电网实际数据设计实验,验证了模型的准确性;为了达到最佳预测效果,对模型超参数进行了优化;进一步考虑到电力大数据的应用环境,设计了压力测试,验证了模型的有效性。方法可以良好应用于电力大数据环境下的大用户负荷预测。