基于画像的工业园区需求响应潜力评估

需求响应潜力的准确评估是电网调度部门制定科学合理调度计划的数据支撑,对于需求响应实施过程中涉及的各个利益主体均有重要意义。由于工业负荷用电量大且用电规律,其可挖掘的调节潜力巨大,是最理想的需求响应资源之一。首先,针对典型可调节用户,聚类分析其主要用电计划类型,并根据最大相关最小冗余准则对各用电计划进行画像;然后,以典型可调节用户不同用电计划的数据集作为训练集进行负荷超短期预测,得到典型用户在调度时段的可调节容量;最后,基于所提出的园区响应潜力评估框架,根据用电行为聚类确定各工厂所属典型可调节负荷类别,并根据各类型可调节负荷占比得到园区内对应类型负荷的可调节容量,进而得到园区总体的调节潜力。仿真结果表明,所提评估方法可分析出园区内各类可调节负荷的调节潜力,并结合园区总调节潜力的实际数据验证了评估方法的有效性。

基于多维度能耗分析的园区用户画像模型

园区中具有随机性的光伏发电装置的大量增加和园区用户用能需求的日益多样化,加大了园区的用能管理难度,亟须园区以用能更精准化的服务来提高园区管理水平。文章借鉴互联网行业用户画像的理念,基于多维度能耗分析,提出了适用于高比例光伏接入的园区画像模型。通过双聚类算法分析用户用电数据,研究用户用电行为;采用组合预测模型分析园区未来能源消耗并建立指标评估体系,完成用户负荷业扩报装需求、光伏业扩报装需求及需求响应能力的分析;对用户分析结果进行K-means聚类分析,得到园区画像。文章使用河南省园区的9万条数据及相关的用电业务记录进行算例分析,验证了模型的有效性。以文章提出的算法得到的园区画像,可以对高比例光伏接入下的园区相关属性进行定量分析,同时可以结合画像结果提出有关园区的用能服务建议。

基于K-means聚类的物流园区用户画像分析

现如今物流园区的信息化水平已经受到了越来越多的关注和重视,数据的利用能力直接体现了物流园区的信息化管理能力。用户画像分析是在一定规模的数据基础上对物流园区中的入驻用户进行行为数据分析,从而更好地管理客户,更加健康持续地取得经济效益。文中提出了一种应用在物流园区的用户画像分析方法,通过物流园区的用户业务数据和行为数据的分析,建立合理的用户画像标签体系,在K-means聚类算法的基础上挖掘出具有不同业务类型的用户群体,有助于物流园区降低运营成本,提高业务效率,辅助业务决策,采取更加有效地精准营销策略等等。

基于用户画像特征的优质电力园区多维度能耗预测模型

为了精准预测多维度能耗,文章研究基于用户画像特征的优质电力园区多维度能耗预测模型.利用光谱双聚类算法,按照用户用电类别维度,聚类用户用电数据,得到用户用电类别画像特征;按照用户需求响应维度,以负荷模式、分时用电量变异系数、光伏出力交易量为指标,建立用户需求响应评价模型,得到用户需求响应画像特征:利用模糊聚类算法聚类处理两个维度的画像特征,建立优质电力园区多维度用户画像,确定径向基函数神经网络结构:利用微粒群算法优化径向基函数神经网络的参数,确定径向基函数神经网络的多维度能耗预测模型:在多维度能耗预测模型内输入多维度用户画像,输出多维度能耗预测结果.实验证明:该模型可有效获取用户用电类别与需求响应两个维度的用户画像特征,建立多维度用户画像:该方法可精准预测优质电力园区多维度能耗.