【摘要】：能源互聯(lián)網(wǎng)下分布式能源、分布式儲(chǔ)能設(shè)備、雙向互動(dòng)用戶等大量柔性負(fù)載的自適應(yīng)接入,使得配用電網(wǎng)的源-荷兩端隨機(jī)性增強(qiáng),配用電網(wǎng)的結(jié)構(gòu)、潮流方向發(fā)生了顯著變化,電力負(fù)荷特性也隨之產(chǎn)生了巨大改變,峰谷期用電負(fù)荷差距的日益增大以及高峰期供需矛盾的不斷尖銳,對(duì)電力系統(tǒng)的安全性和穩(wěn)定性造成了極大的威脅。隨著能源互聯(lián)網(wǎng)和智能電網(wǎng)的發(fā)展,存在大量電力系統(tǒng)數(shù)據(jù),但數(shù)據(jù)資源未得到有效的開發(fā)利用。同時(shí),智能用電服務(wù)的逐步開展也為實(shí)現(xiàn)用戶的廣泛參與和需求的自主響應(yīng)提供了基礎(chǔ)。針對(duì)以上問題,本論文開展了能源互聯(lián)網(wǎng)下需求側(cè)用戶狀態(tài)智能分析方法的研究。首先對(duì)用電狀態(tài)智能分析相關(guān)技術(shù)進(jìn)行研究,包括用戶狀態(tài)智能分析的一般步驟、前期數(shù)據(jù)處理技術(shù)和特征提取技術(shù);其次,提出聚類優(yōu)選策略用于實(shí)現(xiàn)對(duì)傳統(tǒng)的無監(jiān)督學(xué)習(xí)聚類算法的改進(jìn),引入準(zhǔn)確性指標(biāo)和有效性指標(biāo)用來合理的度量聚類的合理性;再次,針對(duì)無監(jiān)督學(xué)習(xí)無法根據(jù)實(shí)際需求有目的進(jìn)行分類的問題,提出有監(jiān)督的基于極限學(xué)習(xí)機(jī)的用戶用電狀態(tài)分析,通過比較不同隱層的激活函數(shù)和隱層的節(jié)點(diǎn)數(shù)的訓(xùn)練集和測(cè)試集的正確率,優(yōu)化ELM網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。最后,由于上述分類算法多是基于小規(guī)模數(shù)據(jù)的研究,在對(duì)海量的用戶數(shù)據(jù)處理方面仍存在不足,因此提出DBN-ELM的混合模型,通過深度學(xué)習(xí)有效地提取抽象高級(jí)特征實(shí)現(xiàn)對(duì)用戶狀態(tài)的智能分析。具有一定的工程應(yīng)用及參考價(jià)值,對(duì)實(shí)現(xiàn)終端用能需求的大數(shù)據(jù)深入挖掘,加強(qiáng)客戶用能特點(diǎn)分析,細(xì)分不同用電用戶群體,以服務(wù)客戶為基礎(chǔ),滿足不同客戶更加深層次的不同的的綜合用能需求,優(yōu)化用戶用電方式,科學(xué)合理的提出用戶用電優(yōu)化建議,對(duì)電力資源的優(yōu)化配置有重要作用。
【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】：2019
【分類號(hào)】：TM73;TK01
【圖文】：

理如數(shù)據(jù)的變換、數(shù)據(jù)的歸一化等；③對(duì)處理后的用電數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，數(shù)據(jù)挖據(jù)逡逑技術(shù)主要包括關(guān)聯(lián)分析、深度學(xué)習(xí)、屬性篩選、分類提取、回歸預(yù)測(cè)、聚類分析逡逑等。最后對(duì)挖掘的用戶狀態(tài)進(jìn)行智能分析和表達(dá)。其一般步驟如圖２－１所示。逡逑關(guān)聯(lián)分析｜逡逑［ＴｌＦｌｌ邐ｒ￣＾邐丨深度學(xué)習(xí)邐＾——、逡逑Ｃ邐＾邋卜．—邐Ｈ丨奴預(yù)處理邋—NB邐！邐Ｉ逡逑原始＿＾｜提�。蛇姡揞A(yù)處理邐｜酣規(guī)＿Ｉ挖掘結(jié)果逡逑數(shù)據(jù)｜楙后數(shù)據(jù)邐｜分類提取邐與表達(dá)逡逑集成邐據(jù)邐、邐＾邐｜回歸預(yù)測(cè)逡逑ＬＪ邐｜聚類分析逡逑＾口邋一￣邐＾—７－：邐—邐？＇逡逑？邐數(shù)據(jù)采集及預(yù)處理邐１邐數(shù)據(jù)采二次預(yù)處理邐＾邐數(shù)據(jù)挖掘與結(jié)果表達(dá)邐｜逡逑圖２－１需求側(cè)海量用戶用電數(shù)據(jù)的挖掘處理分析逡逑２．３能源互聯(lián)下海量數(shù)據(jù)處理技術(shù)逡逑本文選取某電網(wǎng)用電負(fù)荷數(shù)據(jù)和愛爾蘭用戶實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)源。在進(jìn)行數(shù)逡逑據(jù)分析與處理時(shí)先要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，目前存在多種數(shù)據(jù)預(yù)處理的方法，就本逡逑文所用數(shù)據(jù)，本文主要采用的數(shù)據(jù)預(yù)處理

理如數(shù)據(jù)的變換、數(shù)據(jù)的歸一化等；③對(duì)處理后的用電數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，數(shù)據(jù)挖據(jù)逡逑技術(shù)主要包括關(guān)聯(lián)分析、深度學(xué)習(xí)、屬性篩選、分類提取、回歸預(yù)測(cè)、聚類分析逡逑等。最后對(duì)挖掘的用戶狀態(tài)進(jìn)行智能分析和表達(dá)。其一般步驟如圖２－１所示。逡逑關(guān)聯(lián)分析｜逡逑［ＴｌＦｌｌ邐ｒ￣＾邐丨深度學(xué)習(xí)邐＾——、逡逑Ｃ邐＾邋卜．—邐Ｈ丨奴預(yù)處理邋—NB邐！邐Ｉ逡逑原始＿＾｜提�。蛇姡揞A(yù)處理邐｜酣規(guī)＿Ｉ挖掘結(jié)果逡逑數(shù)據(jù)｜楙后數(shù)據(jù)邐｜分類提取邐與表達(dá)逡逑集成邐據(jù)邐、邐＾邐｜回歸預(yù)測(cè)逡逑ＬＪ邐｜聚類分析逡逑＾口邋一￣邐＾—７－：邐—邐？＇逡逑？邐數(shù)據(jù)采集及預(yù)處理邐１邐數(shù)據(jù)采二次預(yù)處理邐＾邐數(shù)據(jù)挖掘與結(jié)果表達(dá)邐｜逡逑圖２－１需求側(cè)海量用戶用電數(shù)據(jù)的挖掘處理分析逡逑２．３能源互聯(lián)下海量數(shù)據(jù)處理技術(shù)逡逑本文選取某電網(wǎng)用電負(fù)荷數(shù)據(jù)和愛爾蘭用戶實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)源。在進(jìn)行數(shù)逡逑據(jù)分析與處理時(shí)先要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，目前存在多種數(shù)據(jù)預(yù)處理的方法，就本逡逑文所用數(shù)據(jù)，本文主要采用的數(shù)據(jù)預(yù)處理

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