對用電對象進行用電特征分析在電力系統(tǒng)的電力調度、負荷預測、安全性評估等方面具有重要意義。目前的用電特征分析多集中在對用戶用電畫像方法的研究。低壓臺區(qū)是電網(wǎng)用電中的重要維度,對低壓臺區(qū)進行用電特征分析同樣不可或缺。臺區(qū)用電畫像可以幫助電網(wǎng)快速準確地把握臺區(qū)的負荷特性和用電模式,對挖掘臺區(qū)用電數(shù)據(jù)信息并對不同的業(yè)務場景進行指導具有重要意義。本文針對臺區(qū)日凍結量和96點功率數(shù)據(jù),提出了臺區(qū)用電特征標簽提取方法并形成標簽系統(tǒng),然后基于聚類技術對獲得的臺區(qū)標簽進行聚類分析得到臺區(qū)畫像。最后,本文基于上海市181個臺區(qū)的用電數(shù)據(jù)進行案例分析,得到臺區(qū)用電標簽和畫像。 

【文章來源】：電工電能新技術. 2020,39(08)北大核心

【文章頁數(shù)】：9 頁

【部分圖文】：

圖1 臺區(qū)用電畫像方法框架圖

K-means算法流程圖

圖3 臺區(qū)日凍結量與舒適度指數(shù)的擬合曲線

【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于多維細粒度行為數(shù)據(jù)的居民用戶畫像方法研究[J]. 徐濤,黃莉,李敏蕾,朱明杰.  電力需求側管理. 2019(03)
[2]基于K-means算法的配電網(wǎng)臺區(qū)健康評估[J]. 陳靈君,張葉,吳穎暉,蔡亞男,張眉,徐旭.  供用電. 2019(02)
[3]外部因素對廣東省電網(wǎng)負荷特性的影響分析[J]. 郇嘉嘉,左鄭敏,程鑫.  水電能源科學. 2018(05)
[4]臺區(qū)低壓配電載波通信在線監(jiān)測裝置[J]. 肖宏,陸新,喬飛,吳立忞,趙小龍,鐘曉妮.  信息通信. 2018(03)
[5]基于數(shù)據(jù)時空相關性的智能臺區(qū)識別技術[J]. 阿遼沙·葉,顧君,張小秋.  現(xiàn)代電子技術. 2018(04)
[6]基于分布式圖計算的臺區(qū)負荷預測技術研究[J]. 蔣瑋,黃麗麗,祁暉,馮偉,楊樂,汪梁,徐青山,吳杰,湯海波.  中國電機工程學報. 2018(12)
[7]電力營銷信息化客戶畫像的應用研究[J]. 余向前,王林信,李云冰,辛玲玲,李國琪,張釗.  計算技術與自動化. 2017(04)
[8]基于隨機森林算法的臺區(qū)合理線損率估計方法[J]. 王守相,周凱,蘇運.  電力自動化設備. 2017(11)
[9]基于聚類算法的低壓臺區(qū)線損分析方法研究[J]. 張洋瑞,楊鵬,申洪濤,馮波,趙俊鵬,陶鵬.  河北電力技術. 2017(02)
[10]灰色定權聚類和變權模式在變壓器狀態(tài)評估中的應用研究[J]. 宋人杰,劉瑞英,王林.  電工電能新技術. 2017(03)

碩士論文
[1]基于群集智能手段的低壓臺區(qū)電網(wǎng)負荷預測手段研究[D]. 朱健崢.上海交通大學 2011



本文編號：3083482