检索结果-内蒙古大学图书馆

电源技术 2025年第2期49卷 443-453页

作者：范鹏程李明哲庄坤殷文倩叶季蕾吴宇平李锋南京工业大学江苏南京211816 华能江苏综合能源服务有限公司江苏南京210015

建设分布式光伏的用户配置储能可以促进分布式光伏消纳。针对目前单一用户难以承受储能系统较高配置成本的问题,研究了用户侧共享储能电站的容量优化配置。基于用户侧分时电价,综合考虑了用户侧储能投资和运维成本、用户购电成本以及用... 详细信息

建设分布式光伏的用户配置储能可以促进分布式光伏消纳。针对目前单一用户难以承受储能系统较高配置成本的问题,研究了用户侧共享储能电站的容量优化配置。基于用户侧分时电价,综合考虑了用户侧储能投资和运维成本、用户购电成本以及用户使用共享储能电站的服务成本,以配置共享储能电站后用户群日运行成本最低为目标,构建了共享储能容量优化模型,并给出了模型中非线性项的转换方法。基于晴、多云、雨、雪4种典型日场景,开展了算例分析,验证了考虑多种典型日场景的共享储能配置相比于独立储能配置的经济性,以及相比于仅考虑单个特殊天气场景时共享储能配置的可靠性。

关键词：共享储能容量优化典型日场景用户侧分布式光伏

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基于深度并行时序网络的用户侧异常数据智能诊断

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现代电子技术 2025年第4期48卷 140-144页

作者：郑艳松廖伟国华南农业大学珠江学院人工智能学院广东广州510980

在用户侧数据中,异常往往隐藏在复杂的时序关系中,传统的时序分析方法在处理用户侧数据中复杂的时序关系时存在困难,特征提取难以捕获关键特征,导致诊断精度低且易漏检。为此,研究一种基于深度并行时序网络的用户侧异常数据智能诊断方... 详细信息

在用户侧数据中,异常往往隐藏在复杂的时序关系中,传统的时序分析方法在处理用户侧数据中复杂的时序关系时存在困难,特征提取难以捕获关键特征,导致诊断精度低且易漏检。为此,研究一种基于深度并行时序网络的用户侧异常数据智能诊断方法。深度并行时序网络分解层利用滑动窗口法分割用户侧数据,得到数个窗口序列。编码层依据层叠时序卷积神经网络与长短期记忆(LSTM)网络建立编码器,提取各窗口序列的时空特征;解码层通过引入时间注意力机制的门控循环单元建立解码器,重构窗口序列的时空特征;推断层依据重构特征计算异常分数,当异常分数大于设置阈值时,说明该窗口内的用户侧数据为异常数据,即完成了用户侧异常数据的智能诊断。实验结果表明,所提方法可有效提取用户侧数据特征,计算异常分数,并完成用户侧异常数据智能诊断。

关键词：深度并行时序网络用户侧异常数据智能诊断滑动窗口 LSTM

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基于BP神经网络的用户侧用电负荷自适应预测方法

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信息技术 2025年第2期49卷 187-192页

作者：张传远陈亚天高振伟齐永忠杨夏祎北京国电通网络技术有限公司北京100192

为了提高电力系统运行的可靠性和稳定性,准确预测用户侧用电负荷,提出了基于BP神经网络的用户侧用电负荷自适应预测方法。通过构建用户侧用电负荷数据分析模型,采集用户侧用电负荷数据并进行数据分类和分析。使用线性内插方法,对用户侧... 详细信息

为了提高电力系统运行的可靠性和稳定性,准确预测用户侧用电负荷,提出了基于BP神经网络的用户侧用电负荷自适应预测方法。通过构建用户侧用电负荷数据分析模型,采集用户侧用电负荷数据并进行数据分类和分析。使用线性内插方法,对用户侧用电负荷残缺数据和误差数据进行修补。基于BP神经网络,采用粒子群算法对BP神经网络的初始权重和门限进行优化,实现用户侧用电负荷自适应预测。实验结果表明,文中方法的负荷预测结果更加接近于实际值,能够准确预测用户侧用电负荷。

关键词： BP神经网络用户侧用电负荷自适应预测粒子群算法

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基于ISSA优化EEMD的用户侧电力负荷预测方法

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信息技术 2025年第2期49卷 97-103页

作者：石文娟凌凡张俊权宋振世李力北京中电普华信息技术有限公司北京100085

为减少负荷预测结果误差,提出基于混合改进麻雀搜索算法(ISSA)优化集合经验模态分解(EEMD)的电力负荷预测方法。获取用户历史用电信息,通过奇异值分解算法去除噪声数据,并利用差分自回归滑动平均模型完成平滑处理。针对集合经验模态分... 详细信息

为减少负荷预测结果误差,提出基于混合改进麻雀搜索算法(ISSA)优化集合经验模态分解(EEMD)的电力负荷预测方法。获取用户历史用电信息,通过奇异值分解算法去除噪声数据,并利用差分自回归滑动平均模型完成平滑处理。针对集合经验模态分解所需的参数建立优化目标函数,依托于ISSA算法求出最优参数组合。通过分析历史电力负荷数据,将其输入基于广义回归神经网络的预测模型,输出电力负荷预测值。实验结果表明:所提方法预测结果的相对误差控制在0.1以下,可满足用户侧电力负荷预测要求。

关键词： ISSA 集合经验模态分解用户侧负荷参数优化

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智能电网下用户侧用电监察关键技术

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设备管理与维修 2025年第2期 158-161页

作者：赵政龙李正明李慧国网伊犁伊河供电有限责任公司新疆伊犁835200

为了提高电网的运行效率、降低能源浪费,智能电网作为一种先进的电力系统逐渐引起了广泛关注。在智能电网中,用户侧用电监察是一个关键环节。用户侧用电监察旨在通过先进的监测技术、数据分析和智能控制手段,实现对用户侧用电行为的实... 详细信息

为了提高电网的运行效率、降低能源浪费,智能电网作为一种先进的电力系统逐渐引起了广泛关注。在智能电网中,用户侧用电监察是一个关键环节。用户侧用电监察旨在通过先进的监测技术、数据分析和智能控制手段,实现对用户侧用电行为的实时监测与管理,为电力系统的平稳运行提供重要支持。针对智能电网下用户侧用电监察关键技术的应用展开系统论述,为全面优化智能电网运行质量提供参考。

关键词：智能电网用户侧用电监察关键技术

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考虑用户侧用电需求的电力系统储能电站容量规划方法

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电力设备管理 2025年第1期 253-255页

作者：王书锋中电国际新能源海南有限公司

常规的储能电站容量规划方法以主体容量规划为主,客体容量规划较少,出现无法满足用电需求的情况,影响电力系统的运行性能。因此,设计了考虑用户侧用电需求的电力系统储能电站容量规划方法。划分用户侧用电需求响应场景,将峰谷价差套利... 详细信息

常规的储能电站容量规划方法以主体容量规划为主,客体容量规划较少,出现无法满足用电需求的情况,影响电力系统的运行性能。因此,设计了考虑用户侧用电需求的电力系统储能电站容量规划方法。划分用户侧用电需求响应场景,将峰谷价差套利、需求响应等场景作为基础条件,避免容量规划不合理的问题。基于用户侧用电需求构建储能电站容量规划模型,将刚性负荷、可平移负荷、可削减负荷考虑在内,建立储能电站成本最低目标函数,确保容量规划的经济效益。优化电力系统储能电站容量规划Shapley值,将储能电站容量按照边际贡献分摊,使规划目标能够分摊储能电站的投资成本,从而满足规划的收益需求。采用实例分析,验证了该方法的规划效果更佳,能够应用于实际生活中。

关键词：用户侧用电需求电力储能电站容量规划

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加强用户侧电化学储能电站消防安全

加强用户侧电化学储能电站消防安全

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宁波日报

作者：徐丽敏

本报杭州电（记者徐丽敏）“锂电池相比其他类型电池不易燃烧，但燃烧火焰温度高会引起连环爆炸事故。”在杭州参加省两会的省政协委员、宁波大学机械工程与力学学院特聘院长阮殿波向大会提交提案，就用户侧电化学储能电站项目的消防安... 详细信息

本报杭州电（记者徐丽敏）“锂电池相比其他类型电池不易燃烧，但燃烧火焰温度高会引起连环爆炸事故。”在杭州参加省两会的省政协委员、宁波大学机械工程与力学学院特聘院长阮殿波向大会提交提案，就用户侧电化学储能电站项目的消防安全提出建议。阮殿波从事超级电容器、储......

关键词：消防安全用户侧电化学储能

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四川首个百兆瓦时级用户侧储能示范工程启建

四川首个百兆瓦时级用户侧储能示范工程启建

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四川日报

作者：王培哲刘川罗顺

本报讯（四川日报全媒体记者王培哲刘川宜宾观察罗顺）3月20日，四川时代60兆瓦/120兆瓦时工商业用户侧储能示范项目，在宜宾三江新区四川时代动力电池生产基地签约并启动建设。这是四川首个百兆瓦时级用户侧储能示范工程。储能项... 详细信息

本报讯（四川日报全媒体记者王培哲刘川宜宾观察罗顺）3月20日，四川时代60兆瓦/120兆瓦时工商业用户侧储能示范项目，在宜宾三江新区四川时代动力电池生产基地签约并启动建设。这是四川首个百兆瓦时级用户侧储能示范工程。储能项目，就如同大型充电宝，在用电低谷期充电......

关键词：用户侧示范工程

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用户侧能量管理原型系统的设计与实现

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电力系统自动化 2012年第20期36卷 74-79页

作者：杨文轩何光宇王伟万钧力王琼李嘉电力系统及发电设备控制和仿真国家重点实验室清华大学北京市100084 三峡大学电气与新能源学院湖北省宜昌市443002

从节能和转移负荷方面,阐述了建立用户侧能量管理系统(U-EMS)的必要性。在介绍U-EMS预期功能和实验环境的基础上,设计了U-EMS原型系统。U-EMS硬件部分由智能插座、数据收发模块、RS-232串口转以太网模块和服务器等组成;U-EMS软件部分包... 详细信息

从节能和转移负荷方面,阐述了建立用户侧能量管理系统(U-EMS)的必要性。在介绍U-EMS预期功能和实验环境的基础上,设计了U-EMS原型系统。U-EMS硬件部分由智能插座、数据收发模块、RS-232串口转以太网模块和服务器等组成;U-EMS软件部分包括数据收发及服务器端、PC端和手机端等相应软件模块,可实现用电设备的功率采集、总用电量计算及用电设备的通断等基础功能。介绍了U-EMS运行情况,并指明了系统下一步的发展和研究方向。

关键词：能量管理系统用户侧需求侧管理节能负荷转移智能插座智能手机

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基于图变换神经网络的电网用户侧节点碳排放因子预测算法

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电网技术 2024年第12期48卷 4980-4988,I0046-I0049页

作者：许文举张孝顺郭正勋李锦诚东北大学信息科学与工程学院辽宁省沈阳市110819 东北大学佛山研究生创新学院广东省佛山市528300

目前,基于碳排放流理论的节点碳排放因子计算方法能有效实现电力的精细化碳计量。然而,现有方法主要基于计量数据或潮流结果进行后评估计算,无法精准给出电网不同负荷节点在未来时段的电力碳排放因子,难以为用户侧实施低碳调控提供直接... 详细信息

目前,基于碳排放流理论的节点碳排放因子计算方法能有效实现电力的精细化碳计量。然而,现有方法主要基于计量数据或潮流结果进行后评估计算,无法精准给出电网不同负荷节点在未来时段的电力碳排放因子,难以为用户侧实施低碳调控提供直接的引导信号。针对该现状,该文提出了一种基于图变换神经网络的电网用户侧节点碳排放因子预测方法。考虑到电网不同节点之间的能量流与碳排流耦合关系,基于电网拓扑结构,提出了考虑剔除无源无荷节点的图变换神经网络邻接矩阵等效变换方法,并构建了面向用户侧碳排放因子预测的图变换神经网络的输入-输出特征。基于训练好的模型,仅需利用源荷预测数据即可快速且精准预测用户侧碳排放因子,无需精确的网架参数、潮流计算和碳排放流计算求解,有效降低了计算成本,同时提高了应用灵活性。最后,在IEEE39、IEEE118标准测试系统和南方电网公司某城市区域电网中验证了所提算法的有效性,其平均节点碳排放因子预测误差率分别为1.76%、2.21%和1.49%。

关键词：碳排放因子图变换神经网络用户侧预测算法

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