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基于朴素贝叶斯的电网用户行为分析

沈阳工业大学学报 2020年第3期42卷 259-263页

作者：胡昌斌张亚李迎丽万上英张思路中国南方电网云南电网有限责任公司昆明650011

针对电网数据利用率低、精度低、分析结果粗糙和分析层面浅等问题,提出了一种基于朴素贝叶斯分析的电网用户行为分析方法.使用模糊C均值聚类将电网用户的用电数据聚类为不同的用电模式,使用朴素贝叶斯分类器将用户的用电行为分为不同的... 详细信息

针对电网数据利用率低、精度低、分析结果粗糙和分析层面浅等问题,提出了一种基于朴素贝叶斯分析的电网用户行为分析方法.使用模糊C均值聚类将电网用户的用电数据聚类为不同的用电模式,使用朴素贝叶斯分类器将用户的用电行为分为不同的类别,提取出其中主要的用电模式.某纺织企业的48点负荷数据仿真与测试结果表明,所提出方法在分析用户用电模式时的有效性良好,为电力系统的调控与运行提供了一种合理、有效的方法.

关键词：电力工程用电行为模糊C均值聚类贝叶斯分类用电模式电网负荷行为分析用电概率

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我国自动需求响应技术支持系统研究

电气应用 2013年第S2期32卷 98-101页

作者：石坤赵建立王鹤蒋利民中国电力科学研究院国网上海市电力公司

鉴于需求响应(demand response,DR)对能源经济发展、电力工业以及环境保护具有重要的战略意义,而实现自动需求响应(Auto-DR)需要先进的技术作为支撑。首先研究Auto-DR技术支持系统的基础设施和通信规范,并构建Auto-DR的运作流程,最后结... 详细信息

鉴于需求响应(demand response,DR)对能源经济发展、电力工业以及环境保护具有重要的战略意义,而实现自动需求响应(Auto-DR)需要先进的技术作为支撑。首先研究Auto-DR技术支持系统的基础设施和通信规范,并构建Auto-DR的运作流程,最后结合我国DR的发展现状,对Auto-DR的具体用电模式进行初步设想得到有序用电模式和自主控制+有序用电模式两种典型的用电模式。为Auto-DR的实施提供技术依据,为用户与电网企业双向互动的实现提供理论基础。

关键词：自动需求响应通信规范用电模式双向互动

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高分散地区光伏发电协调控制策略研究

电源技术 2020年第7期44卷 1021-1026页

作者：李泽文赵威赵雄王杨帆黎文娇长沙理工大学电气与信息工程学院湖南长沙410004 湖北香城智能机电产业技术研究院湖北咸宁437000 维达力实业(赤壁)有限公司湖北咸宁437000

在国家政策的大力推动下,可再生分布式能源的推广利用是我国能源发展的重要发展方向。高分散地区居民合理地利用当地地理条件安装分布式发电系统进行发电,在保障自身用电质量的本身还能够有效地创造经济效益。针对分布式光伏发电系统目... 详细信息

在国家政策的大力推动下,可再生分布式能源的推广利用是我国能源发展的重要发展方向。高分散地区居民合理地利用当地地理条件安装分布式发电系统进行发电,在保障自身用电质量的本身还能够有效地创造经济效益。针对分布式光伏发电系统目前存在的发电技术、用户侧负荷管理方面存在的问题进行探讨,进行了光伏及储能接入对电网的影响机理分析,分析了高分散地区居民用电模式并建立了相应的数学分析模型,最后实现了高分散地区发-储-用协调控制并保证了光伏电能的有效消纳。

关键词：高分散分布式能源光伏系统用电模式协调控制

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基于流数据的通信基站空调节能优化算法研究

基于流数据的通信基站空调节能优化算法研究

作者：代凯旋东华大学

学位级别：硕士

随着5G时代的到来,通信基站能耗高的问题引起了社会的广泛关注。为了保障基站内通信设备的稳定可靠运行,基站通常采用空调对站内温度、湿度进行24小时不间断控制,这使得空调能耗在整个通信基站能耗中占比较大。虽然针对基站空调本身的... 详细信息

随着5G时代的到来,通信基站能耗高的问题引起了社会的广泛关注。为了保障基站内通信设备的稳定可靠运行,基站通常采用空调对站内温度、湿度进行24小时不间断控制,这使得空调能耗在整个通信基站能耗中占比较大。虽然针对基站空调本身的节能技术得到了广泛研究,取得了良好的效果。然而,由于管理方式的不足,大多数机房仍然采用空调恒温设定常年不变的运行措施,使得空调的节能未发挥出最佳效果。另一方面,基站环境中的各类状态数据一直被监视和收集,大量数据的积累为提升空调节能优化提供了新的思路。在此背景下,本文利用数据挖掘和深度学习等相关技术,通过对基站采集到的流数据进行分析,构建了基站空调分段控制模型和基站节能控制模式分类预测模型,实现了对基站空调设定温度的实时控制和调整,大大提高了基站空调的节能率。本文的主要研究内容和创新性成果如下:(1)对基站空调能耗情况进行建模,研究了空调单温度控制下的最优温度设定方法。针对目前单温度设置情况下,空调启停频繁造成空调能耗不合理问题,提出了空调双温度控制模型,并给出了双温度调节下的空调优化控制策略。在此基础上,为了应对室外温度、通信设备能耗等不确定因素的影响,提出了基于X-means聚类的空调温度分段控制算法。通过对聚类结果进行分析,给出了针对不同用电模式下的空调双温度优化控制策略。经实际验证,所测试基站的空调节能率达到了20%以上,节能效果明显。(2)针对以距离划分样本的聚类模型准确度不高的问题,提出了一种加入注意力机制的LSTM基站用电模式分类模型。同时,考虑到单一分类模型无法及时适应所有情况下的控制要求,该模型加入了一种基于动态滑动窗口的概念漂移检测算法。利用该算法一旦检测出流数据的概念漂移,就启动模型的学习调整,从而保证了模型的有效性。经实验验证,该模型能够准确地检测出流数据的概念漂移,同时,相较于BP神经网络、RNN、LSTM网络分类模型,准确率分别提高了11.1%、5.1%和3.4%。(3)针对概念漂移检测算法中,滑动窗口所造成的空调控制不及时的问题,提出了基于多路时间序列融合的节能控制模式预测模型。该模型利用历史状态信息对未来某一时段的基站用电模式进行预测,利用预测值提前调整空调温度控制策略,以达到对温度控制实时、准确的目的。同时,将时间序列划分为相邻时间点时间序列和周期性时间序列,并将其作为预测模型的输入,从而有效地提高了模型的预测准确率。经实验对比验证,本文提出的基于多路时间序列融合的节能控制模式预测模型的准确率达到了95.1%,较原始基于相邻时间输入序列的RNN和Attention-LSTM模型分别提高了8.6%和3.5%,进一步提升了对基站空调温度控制的实时性和准确性。

关键词：通信基站空调节能优化流数据用电模式注意力机制预测

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集中抄表系统数据异常判定方法研究

集中抄表系统数据异常判定方法研究

作者：牟婷婷上海交通大学

学位级别：硕士

在我国,集中抄表系统的应用已基本覆盖到全部低压用户,该项工作旨在提高抄表质量、降低抄表工作量。然而实际采集的集抄数据常出现异常,并不能直接用来出账。建立科学的集抄异常数据甄别方法是提升集抄出账率、实现减员增益效果的关键... 详细信息

在我国,集中抄表系统的应用已基本覆盖到全部低压用户,该项工作旨在提高抄表质量、降低抄表工作量。然而实际采集的集抄数据常出现异常,并不能直接用来出账。建立科学的集抄异常数据甄别方法是提升集抄出账率、实现减员增益效果的关键所在。集抄数据异常判定包括消缺分析和失真判定两方面的问题,前者旨在发现表计故障、信道质量差等原因导致的数据缺陷（缺失/奇异值/总分不匹配）,后者则甄别缺陷分析未能发现、或是由于用户窃电等原因造成的集抄电量相对实际用电情况的偏离。本文首先针对消缺分析中难以区分集抄失灵后冻结电量的异常突增与正常电量增长的问题,提出一种序列光滑性分析方法:先对冻结电量序列实施光滑比分析,搜索出疑似缺陷的数据序列;对这些序列进一步实施haar小波变换并求取Lipschitz指数,据Lipschitz指数是否接近于0辨别出异常突增缺陷。其次,针对目前月用电量环比波动率判据的不合理性,提出了一种基于用户用电模式分析的失真判定方法:先采用基于主成分分析的方法提取用户用电特征,实施用户用电模式稳定性分析;进而对用电模式稳定的用户采用灰色距离测度法估计月用电量合理区间,以此作为集抄电量异常判据。对失真判定环节判定为疑似窃电的用户,论文还提出了带追溯功能的多维离群点窃电侦查方法,找出待稽查、而不能直接出账的用户,进一步保障集抄数据用于出账的准确性。针对上海某供电公司的算例分析表明:与现有经验性判据相比,所提序列光滑性分析方法对集抄电量异常突增缺陷具有更强的挖掘能力;所提失真判定方法能降低气候变化或特殊用电模式造成的集抄数据失真误判,有效缩小核抄范围、降低核抄工作量;所提窃电侦查方法可在不显著增加误判率的同时提升窃电可疑用户搜索率,从而一定程度上克服集抄环境下的窃电隐蔽问题。

关键词：集抄系统数据异常用电模式窃电侦查主成分分析

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基于用电行为分析的异常用电检测

基于用电行为分析的异常用电检测

作者：张灿华中科技大学

学位级别：硕士

随着经济的快速发展,用电量也呈现出爆发式增长,对异常用电检测也提出了更高的要求。异常用电行为直接影响到供电公司的收入,还阻碍了智能电网的发展。不仅如此,以更改计量装置为主要手段的窃电行为不仅损坏了电力设施,还容易引发火灾,... 详细信息

随着经济的快速发展,用电量也呈现出爆发式增长,对异常用电检测也提出了更高的要求。异常用电行为直接影响到供电公司的收入,还阻碍了智能电网的发展。不仅如此,以更改计量装置为主要手段的窃电行为不仅损坏了电力设施,还容易引发火灾,威胁到电网的安全稳定运行。由此可见,对电力用户进行异常用电检测势在必行。本文采用一种基于无监督学习的异常用电检测方法,能够较好的适用于当下异常用电样本少的情况,而且通过对单天数据构造样本进行分析和检测,能够发现异常后快速反应,控制和修复现场。该方法先通过多特征融合算法对电气参数数据进行分析,检测出是否有异常用电;然后再对有异常用电嫌疑的结果进行用电模式分析,最后判断是否有异常用电,极大地提高了准确率。主要研究内容如下:(1)首先对电压、电流、功率因素等相关电气参数特征进行异常可信度分析,得到这些特征的异常程度,然后采用一种基于D-S证据理论的多特征融合算法将这些特征的异常信息进行融合,得到所有特征整体的异常可信度分配,最后通过用电行为异常指数算法计算得到最后的异常程度,对用电行为进行判断。(2)针对多特征融合算法检测出的异常结果,再通过用电模式算法进行分析。首先对用户的分时电量构成的日负荷曲线进行K-means聚类,提取出用电模式信息,构建参数模型,最后对待测的分时电量数据进行判断,属于这些用电模式的即为正常,不属于的则有异常用电的嫌疑。实验阶段,通过对广州市用户各类用电数据进行分析,采用真实异常用电样本进行检测,提出了混淆矩阵、ROC曲线等评价指标对检测结果进行综合性评价,并在相同条件下与基于离群点异常用电检测结果进行对比分析,准确率达到95%,提高了4个百分点。

关键词：异常用电检测多特征融合用电模式特征提取

基于非侵入式负荷分解的用户负荷需求响应研究

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基于非侵入式负荷分解的用户负荷需求响应研究

作者：江河水湖南科技大学

学位级别：硕士

居民负荷是电力需求侧管理中重要的组成部分,其负荷柔性强、需求响应潜力大,在当前碳达峰、碳中和的“双碳”背景下,探索居民用电模式及其需求响应潜力具有重要意义。然而,由于居民用电行为差异性大、决策主体多样化,用电设备类型多样,... 详细信息

居民负荷是电力需求侧管理中重要的组成部分,其负荷柔性强、需求响应潜力大,在当前碳达峰、碳中和的“双碳”背景下,探索居民用电模式及其需求响应潜力具有重要意义。然而,由于居民用电行为差异性大、决策主体多样化,用电设备类型多样,如何准确得知居民负荷中的柔性负荷构成及运行模式还存在一定困难。随着智能电网技术的发展,智能表计能够以秒级的频率采集用户的用电信息,积累了大量用户的用电数据,但表计数据是各类用电设备的总端口数据,无法直接得到用户可参与需求响应的柔性负荷。因此,本文旨在探究如何利用非侵入式负荷分解技术从智能电表数据中发掘用户负荷需求响应的潜力,为实现碳达峰、碳中和提供支持,为用户制定高效节能的用电计划、提升居民需求响应水平提供参考。具体研究内容如下:首先,针对传统方法在非侵入式负荷分解技术上的分解精度不高、识别速度慢、提取特征方法复杂的问题,本文提出一种宽度学习负荷分解方法,并使用改进的粒子群算法对宽度学习的关键参数寻优,采用滑动窗口结构获取负荷特征,相比传统的神经网络模型,提高了分解精度,并且用时较短,说明了宽度学习系统在非侵入式负荷分解中的有效性。其次,针对电网难以获知不同用户的柔性负荷构成及其参与负荷需求响应的潜力的问题,本文利用非侵入式负荷分解得到的各用户用电设备运行模式数据,采用改进的熵权法K均值聚类算法挖掘用户柔性设备用电模式特征,以用户负荷需求响应相似度为评价指标,评估用户能够参与负荷需求响应的潜力。结合实际场景中电费标准,帮助用户合理调整用电行为,从而节约能耗和电费,同时消减电网负荷的峰谷差,减少电网投资。最后,设计用户用电的非侵入式负荷监测系统。包括非侵入式负荷监测系统的数据采集,用电数据的分析和显示,能为用户提供设备用电信息的查询和分析。

关键词：非侵入式负荷分解宽度学习需求响应用电模式

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基于聚类的双温度优化控制基站空调节能算法

信息技术与网络安全 2022年第3期41卷 44-49页

作者：代凯旋曾献辉詹麟东华大学信息科学与技术学院上海201620 数字化纺织服装技术教育部工程研究中心上海201620

基站空调的节能是电信行业节能减排十分重要的一环,通过数据挖掘方法从空调系统运行数据中找到提升运行性能的规则和手段,具有重要的现实意义和研究价值。针对基站空调的节能减排问题,对基站实时采集到的数据流,首先建立空调节能模型找... 详细信息

基站空调的节能是电信行业节能减排十分重要的一环,通过数据挖掘方法从空调系统运行数据中找到提升运行性能的规则和手段,具有重要的现实意义和研究价值。针对基站空调的节能减排问题,对基站实时采集到的数据流,首先建立空调节能模型找到目标约束条件下最优控制温度;随后针对空调启停次数频繁的问题继续提出双温度控制模型,减少空调启动次数的同时进一步降低了空调能耗;最后为了应对室外温度、设备能耗等一些不确定因素的变化,提出了基于聚类的空调温度分段控制算法并加以改进,通过聚类结果分析得到对应的用电模式,对不同用电模式分别设计相应控制策略,最终实现了基站空调能耗降低25%的效果,为企业空调节能控制提供了可靠依据。

关键词：空调节能双温度控制用电模式聚类算法

基于大数据分析的陕西省居民用电行为及影响因素研究

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电网与清洁能源 2019年第4期35卷 43-48页

作者：李永毅石蓉郎锐王开艳贾嵘国网陕西省电力公司陕西西安710048 国网陕西省电力科学研究院陕西西安710054 西安理工大学陕西西安710048

陕西省目前处于发展的关键时期,为了有效的了解陕西省居民用电模式,通过对陕西省居民用电量以及相关经济、社会指标等众多数据的统计计算,得到了2000年以来的社会经济以及用电大数据。主要从陕西省居民用电增长情况、居民用电占比、人... 详细信息

陕西省目前处于发展的关键时期,为了有效的了解陕西省居民用电模式,通过对陕西省居民用电量以及相关经济、社会指标等众多数据的统计计算,得到了2000年以来的社会经济以及用电大数据。主要从陕西省居民用电增长情况、居民用电占比、人均用电水平和城乡居民用电差异等方面做了详细的分析和研究,对全面了解及把控陕西省居民用电行为具有十分重要的意义。

关键词：用电行为陕西省居民用电用电模式大数据