【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)運行的一個重要參與者,在提高電網(wǎng)運行效率,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。分時電價作為需求側(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)用戶改變用電消費模式進(jìn)而規(guī)避風(fēng)險、最大化市場利益的有效手段。大量的TOU項目已經(jīng)在各國得到了開展,然而項目的實施效果往往并未達(dá)到預(yù)期目標(biāo),尤其針對居民用戶電價項目,不同項目的實施效果差別較大,但造成該差別背后的原因尚不明確。開展分時電價項目下負(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)有分時電價項目的改進(jìn)以及未來新項目的規(guī)劃與設(shè)計具有重要作用。為全面探究分時電價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段削減效果量化方法,對單一居民用戶峰時段的削減量特性進(jìn)行描述,并根據(jù)居民用戶削減量特點,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電價項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電價項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項目的收益,并指導(dǎo)政策制定者設(shè)計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、邊界點與異常點示意圖點即為異常用電曲線，，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)驗公式計算獲得，基于大量實個正常工作日的負(fù)荷中異常用電曲線一般不超線不分為一類，�。�5Minpts daysN N / 言，考慮正常工作情況下不同天同一時段下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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10 張艷玲;分時電價模式下混合流水車間考慮能效的調(diào)度方法研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2018年

本文編號：2610196