基于改进kNN算法的非侵入式负荷识别方法

居民用户作为智能电网的重要消耗端,合理用电对缓解能源危机起着至关重要的作用,用电量的分项计量及实时反馈能够引导用户自行优化用能习惯,同时帮助电网侧挖掘用户侧的节能潜力和需求响应潜力.非侵入式负荷监测是用电量分项计量的实现途径,本文针对现有高精度的基于深度学习的负荷识别算法运算复杂度高,无法用于家庭嵌入式设备的问题,提出...     

西藏林芝电网负荷特性分析研究

本文根据林芝电网负荷历年的负荷数据,分析了林芝电网的年、日负荷的特点,阐明了影响电网负荷特性变化是由经济增长与产业结构调整、用电结构变化、需求侧管理、电力供应等因素引起的,并对改善负荷特性提出了建议。     

基于V2G的电动汽车有序充放电控制策略

大规模电动汽车作为移动存储的电力负荷,其无序充电行为将会导致电网出现负荷峰谷差加大、负荷率降低等问题。文中分别从电网侧和用户侧的角度,研究基于车网互动(V2G,vehicle to grid)的电动汽车有序充放电控制策略。在电网侧以负荷曲线均方差最小为目标函数,在用户侧以电动汽车用户参与V2G获得的经济收益最大化为目标函数,并且考虑到电动汽车实际充放电功率、可用容量及用户日常设置等约束条件,采用粒子群优化算法进行仿真求解。分别以重庆2020年、2025年和2030年电动汽车有序充放电为例,对电动汽车在电网侧和用户侧的有序充放电进行优化控制仿真分析。算例结果表明,所提出的电网侧和用户侧电动汽车有序充放电优化控制模型能有效降低负荷峰谷差、平滑负荷曲线并为参与V2G服务的用户带来经济收益。     

考虑峰谷差因素的用户侧负荷优化运行

在智能电网高速发展背景下,针对用户侧节能减排和电网侧削峰填谷问题,提出家庭负荷优化运行策略。基于家电能量控制系统,将峰谷差成本化,以最小化用户侧电能成本和最小化电网侧峰谷差为目标,考虑分时电价,可转移负荷时间舒适度约束和温控类负荷温度舒适度约束。综合峰谷差系数,采用粒子群算法进行求解,最终得出各类家电的运行方案。算例仿真结果表明,优化方案实现了用户侧和电网侧的利益双赢。     

兼容需求侧资源的电网负荷预测分析

随着时代的进步和社会经济的发展,我国电力系统发展迅速,电力体制的改革,促使电力企业在发展过程中面临着日趋激烈的市场竞争;为了获得优势,就需要将更加优质的电力服务提供给用户,那么电网负荷预测需要引起人们足够的重视。本文简要分析了兼容需求侧资源的电网负荷预测,希望可以提供一些有价值的参考意见。     

基于非侵入式负荷监测数据的居民相似邻里查找模型

相似邻里查找模型可以辅助电力需求侧响应、智能能耗分析和异常诊断。针对传统研究仅计及总用电负荷,而忽略电力用户分项负荷曲线的不足,提出基于非侵入式负荷监测(Non-intrusive load monitoring, NILM)数据的电力用户相似邻里查找模型。首先,基于密度的带噪声数据应用的空间聚类方法(Density based spatial clustering of applications with noise, DBSCAN)消除异常数据,提取用户分项负荷的标准曲线;然后,基于余弦相似度函数描述分项负荷曲线分布形态的近似水平;最后,基于改进熵权法,对分项负荷曲线角度余弦值赋权,并计及加权相似度排序获得相似邻里。仿真分析结果表明,所提出的相似邻里查找模型可以充分挖掘用电特征,有效地实现相似邻里分类。     

基于图像编码与深度学习的非侵入式负荷识别方法

非侵入式负荷识别(non-intrusive load monitoring,NILM)是一种不依赖用户内部装置,仅凭借外部分析工具和手段即可实现用户用电行为自动感知的方法.提高非侵入式负荷识别的精度,对于开展用能监测服务、实现节能降损具有重要意义.提出了一种基于彩色图像编码与深度学习的电力负荷识别方法.该方法首先在传统电压-电流(V-I)灰色轨迹法的基础上,利用双线性插值技术有效解决了像素点不连续的问题;然后考虑了特征之间的互补性,通过构造电流(R)、电压(G)和相位(B)3个通道,将数值特征嵌入灰色V-I轨迹中,从而得到了蕴含丰富电气特征的彩色V-I图像;最后,采用AlexNet深度学习算法对彩色V-I图像和对应设备标签进行有监督的学习,从而实现了不同类别电器设备的有效辨识.算例测试结果表明,提出的负荷识别方法的准确率高达97.7％.该结果充分验证了上述方法的有效性.     

煤改电背景下空气源热泵系统对电网负荷影响的模拟分析

在煤改电进程中,为减缓因规模化应用空气源热泵供暖对电网负荷造成的负面影响,模拟研究空气源热泵供暖系统对电网负荷的影响情况.以京郊地区400万用户的采暖用电为例,采用EnergyPlus能耗模拟软件分析供暖期不同阶段用户侧优化调控,以满足电网需求响应的可能及优势.研究结果表明:与空气源热泵直接供暖(ASHP)系统相比,空气源热泵蓄热(ASHP-HS)系统可大幅降低电网峰谷差,提高电网负载率,更有利于电网的稳定安全运行;尽管ASHP-HS系统的初投资较高,但其增加的成本部分的回收年限仅为3.5 a,具有更好的全生命周期经济性.     

基于负荷识别的电网电压无功优化控制方案探讨

提出了一种基于负荷识别的电网电压无功优化控制方案,指出该方案能够准确地识别电网负荷运行情况,结合逆调压要求,给出不同负荷区域的定值整定原则,实时修正控制定值,使电压无功控制与负荷变化实时联动,提高了电压无功的控制效果,达到优化控制的目的。     

县城配电网改造和规划方案分析

配电网改造和规划的主要任务是：在满足对用户供电质量和保证各种运行条件的前提下,制定可行的电网规划方案.配电网改造和规划主要内容包括电网现状分析、电力负荷预测、网架规划、配电自动化规划等.县城配电网改造和规划是通过对县城现状电网进行分析,采用总量和空间负荷预测方法预测县城近期和远期负荷,结合负荷预测结果进行变电站选址及容量确定,并提出变电站的中压线路改造和规划方案,在此基础上进行电气计算分析及工程量汇总,并对改造和规划方案进行了投资估算和经济效益分析.     

分级骨干网架的构建及其经济效益评估方法

构建骨干网架是差异化规划电网以提高其抵抗自然灾害能力的关键手段,基于设备重要度和抗灾效益评估的阶梯式分级骨干网架建设能够兼顾电网建设的抗灾性和经济性。本文根据系统源、荷和支路的重要度评估,提出了分级骨干网架构建方法,以全寿命周期成本理论为基础并考虑设备等级、使用寿命和折旧价值,构建差异化建设投资成本计算模型,以各级负荷典型用户为代表建立负荷侧停电损失模型并与发电侧和电网侧效益组成分级骨干网架抗灾效益,结合成本模型形成差异化建设经济效益评估体系。最后以IEEE 118系统为例搜索分级骨干网架并设计多种抗灾建设方案,通过投资成本和收益的对比,证明了分级骨干网架建设的经济性和抗灾效益评估体系的合理性与可行性。     

电力需求侧管理中的可中断负荷问题初探

在需求侧管理中,柔性负荷措施是一项重要内容,主要包括可中断负荷和用户侧发电等内容。本文首先总结了需求侧管理的基本概念和主要内容,然后提出一种基于用户侧的分布式发电技术。     

考虑用户舒适度补偿的空调负荷优化调度模型

通过对空调负荷这一类需求侧响应资源的调度,可以减轻分布式电源出力波动对电网运行的不利影响,促进可再生能源的消纳.本研究首先基于负荷聚合商的运行框架,分析了负荷聚合商的成本和效益,在负荷聚合商成本的组分中,提出了根据用户舒适度所确定的需求响应补偿策略;其次,本研究建立了空调负荷的温度变化模型;最后提出了空调负荷优化调度模型,该模型目标函数为空调负荷聚合商总收益最大,并考虑到了空调温度、风电波动以及聚合商收益约束.算例仿真结果表明,本研究提出的模型具有良好的经济效益,并提升了对分布式风电波动的平抑效果.     

需求响应项目中用户基线负荷计算方法及其应用

对国外需求响应项目实施中用户基线负荷的研究进行整理,总结出国外常用的基线负荷计算方法.基于智能电网技术优势,提出适合项目应用的基于信息双向互动的用户基线负荷计算方法,该方法考虑了用户次日保电计划和检修计划,可为定量评价用户负荷的减少程度提供依据.将用户基线负荷应用于可中断负荷优化调度中用户削减量决策变量优化范围的确定,当用户基线负荷超过最大削减容量限制或低于最低保障负荷时能合理计算决策变量优化范围,使得优化结果更具有时效性和可执行性.基于用户基线负荷和决策结果的执行情况提出补偿和惩罚相结合的费用结算方式,用户削减效果好得到的补偿多,削减效果差得到的补偿少,合理的补偿和惩罚可激发用户参与需求响应项目的潜力.     

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,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,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。     

浅谈电力系统负荷预测提升准确率的办法

夏季天气变化无常,雷雨频繁,时电力系统负荷的影响较大,再加上小电厂发电时发时停,部分重要用户生产设备时开时关,造成临汾电网的负荷大幅度波动,最高幅度达150 MW,也给负荷预测工作带来了很大困难.本文对影响电力系统负荷预测准确率的原因进行了分析,并提出了针对提升负荷预测准确率的一些建议和措施.     

一种考虑光伏发电系统的广义综合模型

分布式光伏发电系统(photovoltaic generation systems,PVGS)深刻影响了配网侧综合负荷特性,研究考虑分布式光伏发电系统的配网侧广义综合负荷模型是解决分布式光伏发电系统参与电网仿真的有效途径。简述了光伏电池模型及PVGS的并网控制策略,基于MATLAB/Simulink搭建了PVGS仿真平台;通过仿真并分析PVGS动态特性,提出一种适合广义负荷建模的PVGS外特性等效模型——恒功率并联过阻尼状态的电阻、电感及电容(resistance-inductance-capacitance,RLC)串联电路,进行并通过了有效性检验;将PVGS等效模型并联经典综合负荷模型(classic load model,CLM),构建了考虑分布式PVGS的配网侧广义综合负荷模型。通过对比分析此广义综合负荷模型与已有广义综合负荷模型的描述性能,仿真表明本文模型的精确性更好,尤其是多场景下的描述能力;讨论了模型参数的稳定性,结果表明稳定性良好。     

"移峰填谷"添新技

随着经济的发展、城市规模的扩大和用电结构的改变，城市以及地区电网昼夜电力负荷差值越来越大。由于空调用电主要集中在室外气温较高的中午和下午时段，使得原本已是波浪型电力负荷的高峰时段负荷激增，大多数城市电网出现高峰电力不够用，而低谷电力用不了的情况。这种不断增加的电力负荷差给电网安全、合理和经济地运行带来了很大的麻烦，由此也造成了巨大的能源浪费。仅靠电网调度来满足昼夜电力需求变化已经非常困难。通过用户侧的用电负荷调整来实现电力负荷均衡，已成为当务之急。     

考虑用户可靠性的可中断负荷管理

实施可中断负荷管理是实现电网经济、安全运行的重要措施之一,其重要的任务之一就是确定用户的缺电成本.在考虑停电持续时间等可靠性指标基础上,构建新的缺电成本函数,并在此函数基础上建立考虑用户可靠性的可中断负荷管理模型.通过算例得出,实施考虑用户可靠性的可中断负荷管理模型,使供电公司在实施可中断负荷管理时,提高可中断管理中单位电能的效益.     

电力需求侧温控负荷集群的聚合辅助服务

在智能电网用电负荷中,温控负荷作为主要的可调节负荷占有较高的比例,合理的引导和控制它们有序用电,对于电网的稳定运行与智能调节起着关键性的作用。文章主要探讨了温控负荷的个体建模和聚合近似建模,以及聚合负荷的辅助服务供给模式。给出温控负荷的个体建模和聚合建模方法及常用的理论研究与系统仿真模型,并对此类温控负荷的可应用场景给出了可实现框架结构,分别为基于频率响应调节的分散式温控负荷调频服务、基于负荷削减的集中式二次调频负荷调度服务、基于温度设定点控制的负荷跟随辅助服务。研究结果表明:聚合温控负荷集群可以作为需求侧的可控负荷资源,为电力系统稳定运行提供可观的备用容量。