隨著社會的不斷進步,能源問題與環(huán)境問題越來越突出;能源供給側(cè)與需求側(cè)的矛盾也在逐漸尖銳化;當(dāng)前我國電力市場化正在逐步推進,而電力需求側(cè)對電能的需求量很大程度上引導(dǎo)著供給側(cè)的供給量。用戶用電短時間的尖峰負(fù)荷,會給發(fā)電側(cè)和電網(wǎng)側(cè)帶來極為不利的影響,若通過增設(shè)發(fā)輸電硬件設(shè)施來應(yīng)對尖峰負(fù)荷無疑會大大增加投資和運行成本,因此,電力需求側(cè)管理手段為解決這一矛盾提供了新思路,基于此,論文的主要工作概述如下:（1）文章首先分析了當(dāng)前電力需求側(cè)管理中經(jīng)濟措施的研究現(xiàn)狀,根據(jù)研究現(xiàn)狀提出了將峰谷平分時電價改進策略。即對某地區(qū)用戶的高維負(fù)荷數(shù)據(jù)采用主成分分析法進行降維處理,再采用層次聚類算法對降維后的數(shù)據(jù)聚類分析,得到不同的用戶類型;對每一類型的用戶運用模糊C值聚類算法將其負(fù)荷曲線的峰平谷時段進行劃分,引入模糊數(shù)學(xué)的模糊隸屬度量化各小時用戶的負(fù)荷隸屬于某個時段的程度,根據(jù)該量化指標(biāo)并結(jié)合消費者心理和價格彈性理論,將峰谷平分時電價改進為模糊分時電價模型,即用戶的每個小時電價會依據(jù)負(fù)荷曲線的峰谷走勢而波動。（2）根據(jù)用戶的分類結(jié)果,基于模糊不確定理論建立了地區(qū)不同類型用戶在模糊分時電價下計及需求響應(yīng)不確定性的模... 

【文章來源】：西華大學(xué)四川省

【文章頁數(shù)】：84 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

坐標(biāo)轉(zhuǎn)換之后的變量分布圖

模糊分時電價下計及需求響應(yīng)不確定性的源網(wǎng)荷收益優(yōu)化研究28（2）模糊分時電價制定的相關(guān)數(shù)據(jù)對于模糊分時電價模型，本文采用的是重慶市某地區(qū)的典型日負(fù)荷數(shù)據(jù)對該模型進行分析計算，該負(fù)荷數(shù)據(jù)如表3.2所示，其對應(yīng)的負(fù)荷曲線如圖3.10所示：表3.2重慶市某地典型日負(fù)荷數(shù)據(jù)Table.3.2TypicaldailyloaddataforacertainplaceinChongqing時刻負(fù)荷需求量(MW)時刻負(fù)荷需求量(MW)時刻負(fù)荷需求量(MW)1780911641711162756101200181128368411117619115646961211522011485744131056219966912141048229847936151032238408114016102824816圖3.10重慶市某地區(qū)典型日負(fù)荷曲線Fig.3.10TypicaldailyloadcurveofacertainplaceinChongqing模糊分時電價的高斯隸屬度函數(shù)參數(shù)選取如表3.3所示：表3.3高斯隸屬度函數(shù)參數(shù)數(shù)據(jù)Table.3.3Gaussianmembershipfunctionparameterdata類型（i）aibici峰（1）0.51321.2120.8249峰平過渡（2）0.038040.62470.1497平谷過渡（3）0.037840.64490.1763谷（4）0.23920.67990.5547

西華大學(xué)碩士學(xué)位論文29地區(qū)的各時段基礎(chǔ)電價設(shè)置如表3.4所示：表3.4模糊分時電價的基礎(chǔ)電價Table.3.4Basictime-of-useelectricitypriceoffuzzytime-of-useelectricityprice時段基礎(chǔ)電價（RMB）峰時段525峰平過渡時段450平谷過渡時段450谷時段3603.7.2結(jié)果分析（1）用戶聚類結(jié)果本章采用主成分分析法將200個電力負(fù)荷數(shù)據(jù)進行降維處理，將其降至2維之后，數(shù)據(jù)成為了可視化數(shù)據(jù)，再采用層次聚類算法對降維后的數(shù)據(jù)分析，聚類結(jié)果如下：圖3.11層次聚類算法的聚類結(jié)果圖Fig.3.11Clusteringgraphofhierarchicalclusteringalgorithm由圖3.11，經(jīng)過主成分分析法降維之后的負(fù)荷數(shù)據(jù)并采用層次聚類算法分析可以得出，降維之后的數(shù)據(jù)仍然保持著原數(shù)據(jù)的特征，并未出現(xiàn)離群點，數(shù)據(jù)降維過程中沒有特征數(shù)據(jù)的丟失，在去除冗余特征數(shù)據(jù)之后仍然具有很強的可辨識度，聚類結(jié)果為5類時劃分結(jié)果最佳。

【參考文獻】：
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