【摘要】：隨著我國智能電網(wǎng)的發(fā)展以及電力市場改革的推進(jìn),電力需求側(cè)的角色和作用正在逐步發(fā)生本質(zhì)的變化,其通過參與需求側(cè)響應(yīng)項(xiàng)目,正逐步由被動向主動方向發(fā)展,成為維持電網(wǎng)安全、穩(wěn)定及優(yōu)質(zhì)運(yùn)行的一個(gè)重要參與者,在提高電網(wǎng)運(yùn)行效率,促進(jìn)可再生能源利用和節(jié)能減排中發(fā)揮重要的作用。分時(shí)電價(jià)作為需求側(cè)響應(yīng)概念中重要的一部分,憑借其控制成本較小、用戶參與率較為穩(wěn)定等優(yōu)點(diǎn)而得到了廣泛的應(yīng)用,成為了售電公司引導(dǎo)用戶改變用電消費(fèi)模式進(jìn)而規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)、最大化市場利益的有效手段。大量的TOU項(xiàng)目已經(jīng)在各國得到了開展,然而項(xiàng)目的實(shí)施效果往往并未達(dá)到預(yù)期目標(biāo),尤其針對居民用戶電價(jià)項(xiàng)目,不同項(xiàng)目的實(shí)施效果差別較大,但造成該差別背后的原因尚不明確。開展分時(shí)電價(jià)項(xiàng)目下負(fù)荷削峰效果的影響因子識別與分析研究,有助于解釋不同項(xiàng)目執(zhí)行效果差異的原因,為電力公司與政策制定者提供關(guān)鍵有效的信息與結(jié)論,對現(xiàn)有分時(shí)電價(jià)項(xiàng)目的改進(jìn)以及未來新項(xiàng)目的規(guī)劃與設(shè)計(jì)具有重要作用。為全面探究分時(shí)電價(jià)下用戶削峰效果的影響因素,本文首先提出了一種基于雙重差分模型的峰時(shí)段削減效果量化方法,對單一居民用戶峰時(shí)段的削減量特性進(jìn)行描述,并根據(jù)居民用戶削減量特點(diǎn),采用K-means聚類算法將用戶按照削減量分布特性劃分為三個(gè)用戶類群。隨后,針對居民用戶提出一種基于自適應(yīng)DBSCAN除噪的用戶用電模式提取方法,對用戶群體的典型用電模式進(jìn)行提取,并結(jié)合用戶削峰效果量化結(jié)果,利用卡方檢驗(yàn)來探究用戶削峰效果與用電模式之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。隨后,為分析居民用戶削峰效果與用戶特征(人口社會因素、家庭電器特征、房屋特性與用能態(tài)度)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系并識別得到影響因素,本文提出了一種基于改進(jìn)Apriori算法的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘流程方法,結(jié)合前文得到的量化結(jié)果,對削峰效果影響因素進(jìn)行綜合全面的挖掘分析,關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘結(jié)果表明,居民用戶的人口社會因素如家庭成員組成等對用戶的峰時(shí)段削減效果有一定影響;家庭房屋具有網(wǎng)絡(luò)連接以及較好的隔熱特性有助于提高用戶的削峰效果;此外,用戶家中新能源發(fā)電的比例也與用戶在分時(shí)電價(jià)項(xiàng)目中的削峰效果存在聯(lián)系。最后,本文引入一種基于社群互動信息反饋的用戶用電行為驅(qū)動概念,并基于秦皇島地區(qū)實(shí)地調(diào)查問卷數(shù)據(jù),分析討論居民用戶在不同社群信息反饋影響下的用電行為響應(yīng)行為,隨后分析了社群互動信息反饋對提升參與分時(shí)電價(jià)項(xiàng)目的用戶削峰效果的應(yīng)用。本文建立的研究框架與仿真結(jié)果將協(xié)助電力零售商提升TOU項(xiàng)目的收益,并指導(dǎo)政策制定者設(shè)計(jì)制定更為有效的居民用戶節(jié)能政策措施。
【圖文】：

-3 DBSCAN 算法中核心點(diǎn)、邊界點(diǎn)與異常點(diǎn)示意圖點(diǎn)即為異常用電曲線，，剔除這些異常用電曲的典型負(fù)荷曲線。 算法來說，參數(shù)的選擇與設(shè)定最為關(guān)鍵，根與搜索半徑 與最小對象數(shù)目MinptsN 兩個(gè)參，直接決定了異常負(fù)荷形態(tài)能否被識別以及數(shù)通常采用經(jīng)驗(yàn)公式計(jì)算獲得，基于大量實(shí)個(gè)正常工作日的負(fù)荷中異常用電曲線一般不超線不分為一類，取：5Minpts daysN N / 言，考慮正常工作情況下不同天同一時(shí)段下10%，因此搜索半徑取為： 0 1 T P'max.

B、C、D組關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘結(jié)果氣泡圖
【學(xué)位授予單位】：華北電力大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TM73

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本文編號：2610196