【摘要】：隨著國(guó)民經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展和電能需求的日益增長(zhǎng),傳統(tǒng)電網(wǎng)開始向著信息化、互動(dòng)化的智能電網(wǎng)方向發(fā)展,電作為一種二次能源,開始更多的呈現(xiàn)出商品的屬性,從而使得市場(chǎng)營(yíng)銷和客戶服務(wù)在電力公司中的影響越來越重要。為了更好的掌握市場(chǎng)營(yíng)銷的方向,提高客戶服務(wù)質(zhì)量,對(duì)用戶的用電行為分析也就成為一項(xiàng)重要工作。需求響應(yīng)就是電力用戶根據(jù)電價(jià)變化和激勵(lì)政策主動(dòng)調(diào)整用電方式的各種短期行為。研究智能電網(wǎng)下用戶需求響應(yīng)行為、用戶與電網(wǎng)互動(dòng)運(yùn)行模式及激勵(lì)機(jī)制研究是電網(wǎng)安全經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的重大需求,具有可行性和必要性。也為電網(wǎng)節(jié)能改造、優(yōu)化用能行為提供決策依據(jù)。針對(duì)這些問題,本文開展了關(guān)于用戶行為分析與互動(dòng)化策略的研究。首先,分析了用戶行為分析方法的基本理論,研究了用戶不同聚類算法的優(yōu)缺點(diǎn)、距離度量的選擇以及指標(biāo)評(píng)價(jià)函數(shù)的效果,其次建立了基于用戶響應(yīng)度的用電行為模型,通過彈性價(jià)格系數(shù)模擬用戶行為,提取響應(yīng)特征,通過改進(jìn)聚類算法分析用戶響應(yīng)行為及互動(dòng)潛力,然后,建立負(fù)荷優(yōu)化目標(biāo)求解模型,求解用戶最優(yōu)用電策略,通過多屬性決策方法進(jìn)行決策,評(píng)價(jià)用戶互動(dòng)響應(yīng)行為,并進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明用戶負(fù)荷曲線得到優(yōu)化,驗(yàn)證了算法的有效性。
【圖文】：

以得到負(fù)理想解為： maxPtV,maxCTC,minPR,maxEC,minLF 由于用戶對(duì)不同價(jià)格方案的響方式不同，且各個(gè)屬性之間有一定的相關(guān)性，本文通過求解用戶最優(yōu)用電策 TOPSIS 法，以用戶最優(yōu)用電策略作為正理想解，以用戶原始用電策略作為解，計(jì)算每一個(gè)策略的多屬性決策向量指標(biāo)與正理想解和負(fù)理想解的距離： njijijDZZ12(4 njijijDZZ12(4定義用戶互動(dòng)參與率為各策略與各自正理想解的接近程度和與負(fù)理想解程度之比： iiiiDDDC (4iC 取值越大，說明響應(yīng)策略與正理想解貼近程度越高，，即互動(dòng)參與效果越具體實(shí)現(xiàn)流程圖如圖 4-1 所示：
【學(xué)位授予單位】：華北電力大學(xué)(北京)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TM732

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2556938