大数据驱动下全接触渠道的电力客户精准画像

基于大数据平台和微服务架构，建立电力客户精准画像技术架构，形成大数据驱动下客户画像系统底层标签数据集合，结合模糊C均值聚类算法、决策树及XGBoost算法建立的电力客户标签，生成电力客户精准画像，构建电力客户精准画像体系.实验结果表明，所提方法能够精准挖掘电力客户数据，聚类多种客户标签，有效降低标签分类汉明损失，减小电力客户标签分类误差，确保生成有效电力客户画像.     

基于多维行为分析的窃电高风险客户精准定位方法

窃电行为对国家电力系统及供电公司造成了极大的损失,故反窃电技术是电力行业的重要研究方向之一。传统的窃电用户定位方法存在定位不准确、查处效率低等问题,为了解决上述问题,提出基于多维行为分析的窃电高风险客户精准定位方法。首先通过相关矩阵R及特征值谱熵正则化完成用户数据去噪,其次在UFS-MI模型内提取用户数据特征,分析用户用电的多维行为,最后根据逻辑回归算法完成窃电高风险客户的精确定位。实验结果表明,所提方法的窃电高风险客户定位精准度较高,误判率较低,整体定位效果较好。     

计及响应度的电力用户互动潜力画像分析

面对海量灵活资源参与系统运行调节,精准的电力用户互动潜力画像是提升需求侧响应策略实施有效性的基础。而作为现实经济人,用户对不同用电场景和时空电价呈现出差异化的响应特征,致使电力用户参与系统运行调节的互动潜力难以刻画。为此,本文提出了计及用户响应度的电力用户互动潜力画像技术。首先,采用改进型的电量需求弹性矩阵建立了用户对不同时空电价的响应模型;其次,定义了8个反映用户响应度的需求响应特征指标;最后,采用基于相关性特征选择原理和最佳优先搜索策略从8个需求响应特征指标中提取用户互动潜力最大相关特征制定可靠且精简的用户画像。算例分析表明,本文所提精选需求响应特征指标方法能有效反映用户对不同时空电价的响应度且所绘制的用户互动潜力画像具有可靠性和精简性。     

基于机器学习的人体动作深度信息识别方法研究

为了实现人体动作的准确检测识别,提出基于机器学习的人体动作深度信息识别方法,构建人体动作的三维图像采集模型,建立人体动作三维重建图像的表面结构重构模型,结合模糊度特征提取方法对人体动作三维重建图像进行多尺度分解,采用三维空间结构重组的方法进行人体动作细节特征识别,建立人体动作图像的多维分割模型;采用机器学习算法进行人体动作的细节特征分类识别,建立人体动作深度信息的提取和分类模型,在机器算法下实现人体动作的深度信息检测和多维识别。仿真结果表明,采用该方法进行人体动作深度信息识别的准确度较高,特征分辨力较好,具有很好的人体动作信息检测和辨识能力。     

基于MDCT域特征的MP3音乐分类

音乐分类是将用户输入的音乐信号与音乐库中的音乐文件进行匹配，找出相应的类别．传统的MP3分类的研究大多先把MP3文件解压缩到PCM文件，然后在PCM文件上进行特征提取，这种方法存在的问题是处理速度比较慢．本文中借鉴语音识别技术，提出了基于MDCT域的MP3音乐特征片段提取方法，然后利用MDCT域上的音乐片段特点表示MP3音乐特征属性，最后采用适应性较强的学习分类器对已经提取的音乐特征向量进行分类．实验先通过对4个歌手100首歌的学习，然后对未知20首歌进行分类，识别演唱歌手平均准确度达80％．     

基于GF-2号卫星影像的土地利用变化监测研究

针对土地利用变化中局部像斑变化较难提取和自动化监测较难实现等问题,该文提出了一种基于类别的矢量图与遥感影像变化检测方法。在矢量图约束下,对遥感影像进行影像分割获取像斑;提取像斑在遥感影像上的直方图特征,采用G统计量度量像斑之间的特征距离;利用像斑与其他相同类别像斑之间的特征距离,构建单波段上像斑的类别异质度,自适应加权组合各波段上像斑的类别异质度构建像斑的类别异质度;依据最大熵方法获取各地物类别对应的异质度阈值,以类别为单位对各像斑进行变化判别,获取变化检测结果。在GF-2号卫星影像上的实验验证了该方法的有效性,实现了矢量图与遥感影像的自动变化检测。     

基于改进型密度峰值算法的电力负荷聚类分析

在海量异质灵活资源参与含高比例新能源电网的运行调节背景下,针对用户用电特性分析的准确性、鲁棒性、计算效率的高要求问题,文中提出了一种基于特征指标完善和改进型密度峰值算法的电力负荷聚类分析方法。首先,通过提取9个完备的特征指标进行指标降维和完善以代替日负荷曲线组成的功率向量作为聚类输入;其次,采用熵权法对各项特征指标赋予权重保证负荷曲线的形态特征;最后,采用一种改进型密度峰值聚类算法对日负荷进行聚类分析。基于某地区实际负荷数据进行算例分析,结果表明文中所提方法在鲁棒性、聚类质量等方面相比于传统电力负荷聚类算法均具有优越性,聚类结果能真实有效地反映用户的实际用电特性,为制定精准的电力用户画像、需求侧响应策略提供了态势感知基础。     

基于大数据的电力用户群体识别与分析方法研究

随着能源互联网及智能用电技术的发展,深入了解电力用户群体特征,并提供精准电力服务,成为"互联网+"智慧能源的重要研究内容.通过对售电体积累的用户社会属性、用电行为等大数据进行分析,构建用户间相似度权重模型,提出基于"用户-标签"二元网络的相似群体识别方法,并通过群体分析获取群属性和典型负荷特征,预测新入网用户的用电行为.该方法通过对标签数据的分析,便于发现群体中的重要用户,为互联网售电体实施个性化用电服务和增值服务推荐提供支撑,进而提升电力服务质量.     

客户关系管理系统中数据仓库的设计与实现

论述了在客户关系管理系统中数据仓库的设计方案和具体实现方法。通过数据采集、数据清理、数据加载的技术将客户历史数据转换成数据仓库数据，并以多维模式进行存储，运用MDX多维表达式方法进行分析。结果表明：建立以“客户”为主题的数据仓库，借助MDX分析技术，可以发现客户关系管理系统中隐藏的客户购买模式，为企业的决策提供了有价值的商业指导信息。     

基于遥感与GIS空间分析的电力优化选线研究

该文针对输电线路径优选的目标,依据多源遥感数据,基于各种地物类型光谱特征知识分析,并结合遥感影像的纹理特征,采用决策树分类算法提取影响输电线路径选择的主要因素。研究结果表明,该分类方法能有效地进行地物分类与识别,特别是综合光谱和纹理信息有效地解决了裸土与居民地的混分现象。同时利用遥感立体像对数据,基于数字摄影测量方法构建了DEM,其精度能够满足输电线路径优选的要求。综合地物和地形多要素作为输电线路径优选的约束条件,采用GIS空间分析方法,实现了输电线路径优选。     

光伏与市电联合供电系统的能量管理控制

选择市电作为补充能源,提出一种由太阳能光伏与市电联合的供电系统．该系统由太阳能电池、市电、DC—DC变换器和功率因数校正变换器组成,针对系统中存在两个供电电源问题,制定了合理的能量管理控制方案保证两个电源能协调工作,根据太阳能电池和负载的工作状态,确定控制系统合适的工作模式,以此来控制系统能量流,实验结果验证了所提出的能量管理控制方案的有效性.     

风电发展与风动专业建设

分析了风电行业现状、发展前景及对风电类专业人才需求,论述了高职风能与动力技术专业的培养目标及课程体系.提出了在本院开设风能与动力技术专业的构想.     

小功率不间断电源

介绍由单片 CMOS备用电源集成电路和单片 AC/ DC电源变换器构成的小功率不间断电源的设计原理     

额定功率下光伏发电系统的功率控制研究

通过对光伏电池的分析,应用Matlab/simlink仿真软件工具,建立了光伏电池的数学模型和仿真模型.基于此模型,针对光伏发电系统效率低的问题,研究了在额定条件下光伏发电最大功率跟踪问题.分别对最大功率跟踪控制的两种方法PID控制与改进扰动法控制进行了仿真,并分析了这两种方法各自的优缺点.仿真结果表明,PID控制的振荡小,而改进扰动法的效率更高.     

有源电力滤波器的最大谐波功率控制

传统有源电力滤波器(active power filter,APF)通过检测负载谐波电流进行谐波补偿,补偿对象固定单一,针对这个问题,提出一种新型的APF控制策略,只需检测并网点(point of common coupling,PCC)电压,就能对所有接入到电网的非线性负载进行补偿。首先对APF进行数学建模,接着介绍虚拟谐波电阻的基本原理及最大谐波功率点跟踪控制算法,通过该算法使APF吸收的谐波功率达到最大,并对直流电压外环和电流内环的比例-积分(PI)控制器参数进行设计,最后通过搭建PSCAD仿真模型,验证了所提控制策略的有效性。     

小功率单相电源变压器的设计

介绍了小功率单相电源变压器的设计,并列举了设计实例.     

电力市场下的一种无功优化方法

针对市场环境下无功优化目标由最小化一次能源消耗量转变为最大化经济利益这一问题，通过对能量交易过程的分析，提出在电力市场环境下，电网公司为购买无功电量的支出应计入无功优化目标函数；无功优化有可能对电网公司为购买有功电量的支出产生较大的影响；网损减少而节约的支出不等同于购电支出的减少，数字仿真结果表明，所提出的无功优化数学模型是可行的，并具有较好的经济性。     

电力电容在电网中的应用

本文详细讨论了如何利用电力电容来改善电网运行状况的问题，并根据实际运行中对电网的不同要求，分别确定了补偿容量计算式。     

变速恒频双馈风力发电机的功率控制

应用双馈发电机数学模型和磁场定向矢量变换控制技术,分析了变速恒频双馈风力发电机的有功、无功功率解耦控制策略。在基于TMS320F2812的双馈发电机系统实验平台上,设计了双馈发电机有功、无功功率解耦控制软件,并进行了功率解耦控制实验研究。实验结果表明,所采用的控制方法正确、有效。     

基于电子电力变压器的无功优化研究

EPT应用于配电系统原、副方无功功率可独立灵活调节,电力系统无功优化问题可以转化为局部网络无功优化问题,大大降低了求解规模和难度,从而容易实时实现全网无功优化控制。通过改进的遗传算法验证了配电系统采用EPT后,对无功潮流有更灵活的调节能力,在实现无功潮流优化调度时,具有比OLTC更好的效果。