基于高维数据优化聚类的长周期峰谷时段划分模型研究

为了使峰谷时段划分结果客观反映出各时段的负荷差异,且能够在一个较长的时间周期(例如1a)内适用,本文提出一种以数据样本集高维化处理和K-均值聚类分析相结合的时段划分模型。首先,通过数据高维化的处理方法构建涵盖较长时间周期(例如1a)内所有负荷信息的数据样本集;其次,以K-均值算法为聚类分析工具,在高维数据样本集上构建峰谷时段划分模型。最后,结合某区全年负荷数据,对所构建的模型进行算例仿真,在验证模型的合理性基础上,最终输出时段划分结果。

面向园区能源互联网的综合能源服务关键问题及展望

目前中国能源发展面临能源消费结构不合理、能源供需分布不匹配、各类能源系统不融合、合理投资回报模式缺乏等困境,能源互联网是解决中国能源发展关键问题的有效手段。在能源互联网的背景下,综合能源服务将是不可阻挡的发展趋势。未来园区能源互联网是能源系统的基本单位,更是综合能源服务的基本落脚点。文章从综合能源服务的内涵出发,立足于园区能源互联网,从园区综合能源服务商、服务内容、商业模式、支撑技术4个方面提出面向园区综合能源服务的关键问题,并对其未来发展进行展望。