在新一輪電力體制改革起步階段,國家有序向社會資本放開配售電業(yè)務(wù),推動售電側(cè)逐步開展有效競爭。作為新電改中最活躍、與售電主體和電力用戶切身利益聯(lián)系最緊密的一部分,售電市場成為了領(lǐng)域中最關(guān)鍵的一環(huán)。隨著市場的逐步開放,電力用戶的市場力逐步提升,購電途徑也開始呈現(xiàn)多樣化。而售電公司作為售電市場的關(guān)鍵主體,其發(fā)展表現(xiàn)不僅關(guān)乎自身利益,也直接影響到售電市場的改革成效。當(dāng)前階段,售電公司與用戶間更多的是電量市場交易,但不可忽視,增值服務(wù)的市場建設(shè)一直是本輪售電側(cè)改革的長期目標(biāo),售電公司如何整合用戶需求,發(fā)展多元化業(yè)務(wù),提高市場占有率是在激烈的市場競爭中存活獲利的關(guān)鍵。因此,本文旨在依據(jù)人工智能技術(shù)在電力系統(tǒng)大數(shù)據(jù)中的應(yīng)用,研究售電市場放開下,售電公司如何全面合理評估電力用戶的多元價值;如何在部分電力用戶具有購電選擇權(quán)后,制定計及需求響應(yīng)和實時電價合約的購售電策略及風(fēng)險評估;以及如何依據(jù)用戶特性差異準(zhǔn)確制定相應(yīng)的增值服務(wù)策略。本文通過售電側(cè)電力交易市場的相關(guān)研究,總結(jié)了國外電力市場發(fā)展進(jìn)程中的相關(guān)經(jīng)驗,以及我國現(xiàn)階段售電公司購售策略的研究進(jìn)展。結(jié)合大數(shù)據(jù)和人工智能在電力系統(tǒng)領(lǐng)域的應(yīng)用與發(fā)展,提出了基... 

【文章來源】：上海交通大學(xué)上海市 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：102 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 研究的目的與意義
    1.2 國內(nèi)外售電市場研究現(xiàn)狀
        1.2.1 國外電力交易市場經(jīng)驗
        1.2.2 國內(nèi)售電主體購售策略研究現(xiàn)狀
    1.3 大數(shù)據(jù)在電力系統(tǒng)中的發(fā)展與應(yīng)用
        1.3.1 國內(nèi)電力市場的數(shù)據(jù)分析現(xiàn)狀
        1.3.2 負(fù)荷預(yù)測在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用
    1.4 電力用戶價值評估研究現(xiàn)狀
        1.4.1 國內(nèi)客戶資源價值研究進(jìn)展情況分析
        1.4.2 國外客戶資源價值研究進(jìn)展情況分析
    1.5 本文的研究內(nèi)容及思路
第二章 基于FCM-LRNN的用戶負(fù)荷預(yù)測
    2.1 基于Tensorflow的深度學(xué)習(xí)預(yù)測
    2.2 聚類與深度學(xué)習(xí)相結(jié)合的算法優(yōu)化
        2.2.1 層循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
        2.2.2 模糊聚類縮小數(shù)據(jù)集
        2.2.3 FCM-LRNN優(yōu)化模型
    2.3 算例分析
    2.4 本章小結(jié)
第三章 基于支持向量機分類器的典型電力用戶分類
    3.1 電力用戶多元價值分級模型
        3.1.1 傳統(tǒng)電力客戶評價指標(biāo)體系
        3.1.2 新電改下電力用戶價值分級指標(biāo)庫
    3.2 基于LSTM-SVM的用戶分類方法
        3.2.1 訓(xùn)練分類器
        3.2.2 模型實現(xiàn)
    3.3 算例分析
    3.4 本章小結(jié)
第四章 不同等級用戶的電力畫像
    4.1 負(fù)荷水平
        4.1.1 負(fù)荷曲線
        4.1.2 負(fù)荷波動率
    4.2 用電水平
        4.2.1 電能購買力
        4.2.2 購電增長預(yù)測
    4.3 需求響應(yīng)水平
    4.4 環(huán)保水平
    4.5 綜合畫像
    4.6 本章小結(jié)
第五章 基于用戶分類的售電公司購售策略
    5.1 計及需求響應(yīng)的售電公司服務(wù)成本效益評估體系
        5.1.1 購電成本模型
        5.1.2 售電收益模型
    5.2 售電公司購售電收益及風(fēng)險評估模型
    5.3 雙層模型求解
        5.3.1 目標(biāo)函數(shù)與約束條件
        5.3.2 基于遺傳算法的改進(jìn)粒子群算法
    5.4 算例分析
        5.4.1 參數(shù)設(shè)置
        5.4.2 用電量預(yù)測
        5.4.3 需求響應(yīng)水平擬合
        5.4.4 結(jié)果分析
    5.5 本章小結(jié)
第六章 基于用戶分類的售電公司差異化增值服務(wù)
    6.1 新電改下售電公司差異化增值服務(wù)
        6.1.1 能量供應(yīng)類
        6.1.2 節(jié)能改造類
        6.1.3 分布式新能源類
        6.1.5 業(yè)務(wù)服務(wù)類
        6.1.6 資產(chǎn)服務(wù)類
    6.2 節(jié)能改造服務(wù)模式
        6.2.1 節(jié)能改造成本分析
        6.2.2 “煤改電”服務(wù)模式內(nèi)涵
    6.3 算例分析
        6.3.1 經(jīng)濟(jì)性分析
        6.3.2 環(huán)保性分析
        6.3.3 社會效益分析
    6.4 不同價值等級用戶的定制化合同
    6.5 本章小結(jié)
第七章 結(jié)論與展望
    7.1 主要結(jié)論
    7.2 后續(xù)研究工作
參考文獻(xiàn)
致謝
攻讀碩士學(xué)位期間已發(fā)表或錄用的論文
攻讀碩士學(xué)位期間參與的科研項目


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[2]電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測中存在的問題及探討[J]. 邱涌.  低碳世界. 2018(12)
[3]綜合遺傳優(yōu)化支持向量機的變壓器故障診斷模型[J]. 鄔蓉蓉,張煒.  變壓器. 2018(11)
[4]綜合需求響應(yīng)研究綜述及展望[J]. 徐箏,孫宏斌,郭慶來.  中國電機工程學(xué)報. 2018(24)
[5]基于售電市場成熟度和用戶分級的差異化服務(wù)策略[J]. 魏勝民,尹碩,趙璇,羅舒瀚,王旭,楊萌.  電力需求側(cè)管理. 2018(06)
[6]基于CNN和LSTM混合模型的人體跌倒行為研究[J]. 厙向陽,蘇學(xué)威.  計算機應(yīng)用研究. 2019(12)
[7]制造企業(yè)商業(yè)信用自適應(yīng)多分類模型研究[J]. 陳影,王立夏.  工業(yè)工程與管理. 2018(05)
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碩士論文
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[2]基于條件風(fēng)險價值的售電公司電能交易戰(zhàn)略決策研究[D]. 王銀鴿.武漢大學(xué) 2018
[3]售電側(cè)改革背景下售電公司決策研究[D]. 吳浩可.西華大學(xué) 2018
[4]大數(shù)據(jù)平臺計算架構(gòu)及其應(yīng)用研究[D]. 張殿超.南京郵電大學(xué) 2017
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[6]基于客戶價值理論的渠道客戶評價及分層研究[D]. 張彥.浙江工商大學(xué) 2017
[7]計及用戶分級與互動的配電網(wǎng)最大供電能力及安全域模型[D]. 李思岑.天津大學(xué) 2017
[8]主動負(fù)荷參與可再生能源消納的調(diào)度策略與模型研究[D]. 周榮宗.東南大學(xué) 2016
[9]粵西地區(qū)的電力客戶價值評估分類和增值服務(wù)體系的構(gòu)建[D]. 吳寶華.華南理工大學(xué) 2016
[10]我國電力交易中心運營模式研究[D]. 陳子潔.長沙理工大學(xué) 2016



本文編號：3193430