基于SEM模型的新能源网约车用户充电行为关联因素分析

针对新能源网约车用户的充电行为与个人属性、车辆属性、用户满意度等多重因素之间的复杂互动问题,运用结构方程模型(Structural Equation Modeling,SEM)详细探究各定量因素之间的影响作用,并采用关联规则挖掘技术结合定类数据和定量数据分析405份样本,得到用户与充电行为相关决策的具体表现形式.研究结果表明:每增加40 km的行驶里程,充电次数将平均增加0.407次;用户个人和车辆的属性反映出不同群体的充电决策差异,路径系数分别为0.336、0.159;排队时间阈值每增加1个单位,到站时间阈值平均增加0.231个单位,说明不同场景下用户可接受的时间阈值具有一致性,通过提供针对性服务可以满足不同用户的需求;新能源网约车的预估里程准确度与用户对充电设施的满意度正相关,正相关结果的统计显著性水平P值为0.273,反映了准确预估里程能力在促进新能源网约车普及中的重要性;用户对价格和服务的多样性说明市场的灵活定价机制具有潜在价值;时间和金钱在决策中的复杂权衡,反映了行为背后的复杂性和多元性.这些结果揭示了不同因素之间的复杂关联,为未来相关领域的研究提供了理论基础和实证依据.

EnergyPlus建筑能耗分析软件汉化用户应用界面的开发

鉴于EnergyPlus用户界面不完善,应用不便的问题,采用混合语言编程的思想,运用VB6·0开发出功能齐全、简单汉化用户应用界面,以EnergyPlus为内部计算引擎的能量+(汉化EnergyPlus)能耗分析软件。

基于大数据分析的能源行业电商平台用户行为预测模型研究

近年来,大数据技术飞速发展,在各领域的应用范围持续扩大。基于此背景,为了提高电商平台的运营效率,增强用户体验,在竞争激烈的市场中取得竞争优势,文章研究并开发一种基于大数据分析的能源行业电商平台用户行为预测模型。文章明确大规模电商平台用户行为数据的采集思路,通过数据预处理、特征工程和机器学习建模,构建强大的用户行为预测模型。在此基础上,文章利用真实电商平台数据对模型进行验证。结果显示,所提模型在用户行为预测方面表现出色,具有较高的准确率和召回率。

基于用能行为的广州城镇住宅运行碳排放预测模型研究

城镇住宅建筑碳排放量巨大,随着人民生活水平提高,用能行为对于运行碳排放的影响程度不容小觑。为提高碳排放预测的准确性,在考虑居民空调用能行为条件下,以广州地区城镇住宅建筑为研究对象,基于R语言参数化建模和EnergyPlus软件模拟结果,通过敏感性分析得到影响住宅全年冷负荷的关键因素,并建立不同建筑型式在不同用能行为下的运行碳排放预测模型。结果表明:当其他变量相同,居民用能行为由奢侈型分别转为适度型和节约型时,3种建筑型式住宅运行碳排放强度均分别降低15%和50%以上。

综合能源系统中用户窃电行为信息的采集方法

电力公司存在欺诈性电力客户,为保证电网的安全运行,需要准确预测和判断电网用户是否发生窃电行为,因此,本文研究了综合能源系统中用户窃电行为的信息采集方法。考虑综合能源系统中的历史用电数据,以关键特征指标为判断标准,标准化分类用户的用电数据。通过时序偏差曲线指定数据采集任务,构建用户用电信息不完全博弈模型,以数据挖掘技术采集用户窃电行为信息,完成用户窃电行为信息采集。

基于多维特征分析与动态定权聚类的电力居民用户分类

由于居民用户用电需求的高度随机性和不规则性,亟需详细的数据分析来定义用户的行为特征,以提供更加合理的用电建议和需求响应潜力。为了进一步挖掘非介入式辨识数据的价值,提出一种基于多维用电行为数据的电力居民用户分类方法。首先通过非介入式智能电表获取居民细粒度用电数据,分析用户的用电行为,寻找到关键用电特征量;接着使用CRITIC权重法自适应配置各指标权重,通过6类聚类评价指标,对4种聚类算法和3个数据距离计算进行对比,实现最优聚类方法和聚类数目的选择。通过某小区实际数据验证了本文所提用电特征量以及定权聚类方法的有效性,将居民用户群体分成用电行为差异明显的两类。

住宅建筑供热能耗分析与节能策略研究——以御江景城小区为例

本文针对御江景城小区的供热能耗问题,进行了深入研究与分析。通过收集御江景城小区2021-2022年采暖季的能耗数据,并结合天气情况、建筑特征和用户行为等因素,对能耗进行了全面的分析和评估,探讨了影响采暖能耗的因素,并提出了建筑节能改造、用户教育和行为干预、供热系统和运行管理优化等方面的节能措施。以期为其他类似规模和结构的住宅小区提供有益的参考和指导,进一步促进能源可持续利用和建筑节能减排。

双酚A装置多能互补与碳减排分析

随着中国提出2030年碳达峰和2060年碳中和的愿景,各行业均在梳理自身能源体系结构和碳排放核减方法。传统石油化工装置用能选择多以稳定性和经济性为主要考量,对不确定性较高的绿色可再生能源直接利用不多。随着近年风电、光伏等绿色能源发电成本和储能成本的降低,配合低碳智能配电网的研究完善,风电、光伏等绿色能源在石化领域的可用性逐步提高。借鉴分布式电源(DG)、风光互补和虚拟电厂研究方法,以化工行业中较为成熟的一种双酚A生产装置为例,从源-网-荷研究中的负荷侧着手,对化工装置能耗用户行为特征进行了分析。结合石油化工装置的可靠、经济、安全设计理念,探讨了双酚A使用绿色能源进行多能互补的可行性。

计及用户行为分析的多能协同综合能源系统供需双侧综合优化

以多能协同综合能源系统的供暖用暖体系为研究对象,计及需求侧用户行为分析,提出综合供应侧与需求侧的优化方法。结合效用函数对需求侧用户用暖行为进行分析;根据不同能源的制暖特点建立供应侧经济性模型,根据不同能源的供暖机制建立需求侧经济性模型;以供应侧电厂运行效率最大、需求侧居民用电成本最低为目标进行双目标优化。将该优化方法在热电联产系统与电热气综合能源系统2种算例中进行分析并对比结果,证明了天然气系统的加入对综合能源系统具有协同优化作用,也验证了所提方法的有效性与可行性。

基于模糊聚类的电力客户用电行为模式画像

随着电力客户数据采集频度不断提高、数据分析维度不断扩展,客户的用电行为变得更加复杂。客户标签和画像技术的发展,给客户用电行为分析带来了更直观、简洁的表现方式。论文基于海量的客户档案、负荷、电量数据,综合考虑客户用电特征、影响因素,建立了客户用电行为标签库,并采用模糊聚类算法进行客户用电模式分析,实现不同类型客户的用电行为模式画像。某地区20 000户工商业客户的用电行为模式画像分析结果表明:文中选取的用电行为标签合理有效、采用的聚类算法效果显著、客户画像精准,能够为电力公司掌握客户用电习性、挖掘客户需求、提高服务水平提供有力支撑。

社会媒体中用户的隐式消费意图识别

不同于已有的显式消费意图识别的研究,提出了社会媒体中用户的隐式消费意图自动识别方法.该方法将隐式消费意图识别视作多标记分类问题,并综合使用了基于用户关注行为、意图关注行为、意图转发行为以及个人信息的多种特征.由于隐式消费意图识别难以评价,自动抽取了大量跨社会媒体的用户链指信息,利用该方法,共抽取出12万余对的用户链指.在此自动评价集上的实验结果表明,所采用的多标记分类方法对于识别用户的隐式消费意图是行之有效的,其中使用的各种特征对于提高隐式消费意图识别的效果皆有帮助.

支持软件预取的缓存WCET分析

许多高性能嵌入式处理器都引入了多级缓存、硬件预取及软件预取等机制,为使支持软件预取的硬实时任务具有执行时间的可预测性,提出一种支持软件预取的缓存WCET分析方法.该方法对多级缓存抽象解释模型进行了软件预取语义扩展,分析了软件预取对任务的最坏情况下性能和能耗的影响.实验结果表明,该方法能够对支持软件预取的多级缓存行为进行有效分析;同时软件预取优化技术可使某些访存缺失较大的硬实时任务WCET平均减少22.9%,能耗平均降低24.1%.

基于CK-means算法的用户用电负荷聚类分析

针对传统K-means算法存在的对初始聚类中心敏感和需要预先给定K值的问题,提出了一种基于CK-means算法的用户用电负荷聚类分析方法。先对负荷数据进行预处理,通过密度Canopy算法可得到最优簇集值K与最佳初始聚类中心,将其代入K-means算法中可提取出典型的用户负荷模式、得到具有差异性的聚类成员,选取江西某地216名用户一个月的负荷数据进行实例仿真,通过与两种典型的聚类方法进行比较,并用不同的有效性指标来评价其聚类性能,实验结果证明改进后的新算法在准确性、稳定性和有效性方面都优于其它算法。

基于能量的新型消能摇摆结构体系抗震性能研究

利用能量法分析新型消能摇摆结构体系在地震动过程中的耗能机制,并对其抗震性能进行系统研究。以某已建成的6层框架结构为研究对象,建立新型消能摇摆结构体系的计算模型,利用Opensees软件获得新型消能摇摆结构体系在不同地震动激励下的动力响应,分析其各子结构的耗能部位及所占比例。结果表明:新型消能摇摆结构体系的耗能机制更为合理,其抗震性能优于传统结构体系,为工程设计和研究提供一些参考。

基于能耗监管系统的医院节水管理研究

本文以北京某三级甲等综合性医院为例,利用能耗监管系统,对医院水系统按用水组成和楼宇进行同比、环比分析,总结医院用水特点,找出重点用水单元,并对其采取相关节水措施。通过开展节能宣传活动,改变人员传统用水观念,提升节能意识。技术和管理双管齐下,提升医院水系统运行精细化管理水平,实现技术节水与行为节水的双重目标。

基于改进K-Means++分时电量聚类与行业用电行为分析

由于能源互联网中分时电量分布不仅为分时电价的制定提供依据还代表着用户的用电意识,提出改进K-Means++的聚类算法与典型用户筛选模型对分时电量进行挖掘。首先对K-Means++进行改进,利用模拟退火算法(simulated annealing,SA)与中位数阈值分割自动确定聚类初始质心与聚类数,弗雷歇与欧式距离的加权复合作为相似性的度量,权值由信息熵与层次分析法(analytic hierarchy process,AHP)确定。然后对分时电量进行聚类,从每簇聚类结果中依据典型用户筛选模型筛选典型用户,得到3种用电类型,最后从主要用电类型与用电类型转变的角度对行业用电行为分析,得到不同行业相同的用电行为。有助于供电侧初步掌控区域性行业用电群体的用电特征,为精细有序的用电管理做准备。

基于Web的智能建筑节能监控系统的设计

目前家居用电设备多采用红外遥控或开关按钮的控制方式,由于这两种控制方式在很大程度上受到控制范围的限制,在远程控制方面存在很大的不足。针对这一现象提出了以jQuery技术为基础,结合Ajax技术来设计控制系统的人机交互系统。采用用户数据报协议(UDP)搭建局域网,达到实时快速通信的控制效果,通过控制器、总线和互联网将家具用电设备与计算机相连接。相对于多局限于控制距离的传统控制方式,该监控系统可在任何联网电脑上通过登录指定网址进入,具有多用户并发使用的功能,满足了用户远程控制的需求,界面操作简单易懂,并具有能耗分析功能,为节能降耗提供参考依据。

基于电力大数据的用户用电行为分析研究综述

随着能源互联网与智能电网技术的不断发展,电力大数据蕴含的潜在价值也在不断被挖掘。以电力大数据为基础,介绍了电力大数据技术和国内外关于电力大数据分析用户用电行为的实例,最后介绍了应用电力大数据对用户进行分类,确定用户用电行为影响因子和对用户用电行为进行分析的常用研究方法。

智能移动终端能耗敏感行为分析

移动终端能耗敏感行为分析是手机能耗分析的重要组成部分,确定高能耗敏感行为及其影响因素能够为能耗优化提供帮助。本文通过软件和硬件检测相结合的方法,对iOS和Android平台的手机进行测试。软件层面上借助系统API获取手机电量,设计开发应用程序获取手机在不同运行场景下的能耗,通过对该能耗的分析获得关键硬件组件如屏幕、音频、网络接口的相关行为能耗,并确定关键性变量。硬件层面上通过NI my DAQ与计算机通信,实时获得手机电流并进一步计算出手机能耗,该测试结果进一步验证了软件层面能耗检测的有效性。最后,针对手机能耗敏感行为进行纵向比较排名,从而确定手机的高能耗敏感行为。

计及用户综合用能行为和政策导向的广域综合能源系统联合规划方法

针对日益加深的能源环境问题,从更大范围的宏观角度来研究综合能源系统规划具有重要意义。提出一种计及用户综合用能行为和政策导向的广域综合能源系统规划方法。首先,建立用户用能决策的效用模型。然后,分别构建综合能源系统中各类市场主体的规划收益模型。同时考虑供能改造的环境效益,建立政府对供需双侧污染排放的评估模型。在此基础上,基于不同主体间的博弈机理分析,构建面向广域综合能源系统的双层动态博弈规划模型。最后,利用迭代搜索法对模型进行求解。仿真结果验证了该方法的正确性和有效性。