检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机应用与软件 2024年第5期41卷 101-106页

作者：李凯杨大伟张建业马崇瑞李德高王慧国网新疆电力有限公司信息通信公司新疆乌鲁木齐830000 国网新疆电力有限公司新疆乌鲁木齐830000 北京中电普华信息技术有限公司北京100000

借助于终端用户侧安装的智能电表能够有效地分析其异常用电行为和用电模式,为填补在过渡期可能存在的用户数据缺失,提出一种基于数据驱动的无监测用户用电模式识别方法。利用装有智能电表用户的典型日负荷曲线历史数据提取典型用电模式... 详细信息

借助于终端用户侧安装的智能电表能够有效地分析其异常用电行为和用电模式,为填补在过渡期可能存在的用户数据缺失,提出一种基于数据驱动的无监测用户用电模式识别方法。利用装有智能电表用户的典型日负荷曲线历史数据提取典型用电模式;对多时间尺度机器学习模型进行训练来估计用户用电量;采用递归贝叶斯学习和支路电流状态估计残差法,从无监测用户月度电费账单中获得日负荷曲线。采用实际系统的量测数据进行算例验证,仿真结果表明所提出方法能够快速而准确地识别出无监测用户的用电模式。

关键词：用电模式识别频谱聚类递归贝叶斯学习

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基于数据挖掘的工业用户用电行为分析及辨识研究

基于数据挖掘的工业用户用电行为分析及辨识研究

引用

作者：李志敏沈阳工业大学

学位级别：硕士

为实现“双碳”目标,我国正加速新型电力系统的建设,致使发电侧新能源发电量不断升高,用电侧用电模式不断变化,供需两侧的信息交流不断深入。基于负荷大数据对用户用电行为模式的分析及辨识研究是精准控制实时负荷、合理引导有序用电和... 详细信息

为实现“双碳”目标,我国正加速新型电力系统的建设,致使发电侧新能源发电量不断升高,用电侧用电模式不断变化,供需两侧的信息交流不断深入。基于负荷大数据对用户用电行为模式的分析及辨识研究是精准控制实时负荷、合理引导有序用电和能效管理的基础,对电力供需平衡具有重大意义。因此,如何从数据角度进行有效的电力用户行为模式提取并精准识别是目前亟需解决的问题,本文针对工业电力用户展开研究。为了深入分析工业用户用电行为,首先,考虑用户生产方式是否受日历效应的影响,引入随机波动鲁棒性较高的动态时间规整距离(dynamic time warping,DTW)相似度作为评价指数,对负荷周期性进行分类。然后,基于广义极值(generalized extreme value,GEV)分布改进K-means算法,对具有周期性的负荷进行聚类分析,根据负荷数据样本的全局信息选取聚类中心,降低边界点、离群点的影响,提高聚类精度并验证其有效性。最后,基于长期的负荷时间序列对无明显周期性的负荷进行拟合建模,采用变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)结合门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)神经网络的方法,在平滑数据、去除冗余噪声的同时保留完整的负荷特征信息,提高负荷建模精度。对于没有历史负荷数据的新建企业难以分析其用电行为模式,需借鉴负荷历史信息展开研究。本文以负荷聚类的结果为类别标签,采用判别字典的稀疏表示分类(sparse representation classification,SRC)算法同时训练字典和分类器模型,以重构系数绝对值最大为分类准则,实现有效的负荷类型辨识以便采取相应的调控措施。

关键词：工业电力用户用电模式提取用电模式识别稀疏表示分类

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基于机器学习的用电模式研究

基于机器学习的用电模式研究

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作者： MD ZANNATUL ARIF 华北电力大学(北京)

学位级别：硕士

在最近的近十年里,很多发展中国家致力于促进智能电网的建设与发展。应用智能电网相比传统电网,可以通过用户用电行为辨识算法来判断用户的用电模式并进行分类,对实现需求响应和电价制定具有重要意义。针对K均值算法中用电数据特征选取... 详细信息

在最近的近十年里,很多发展中国家致力于促进智能电网的建设与发展。应用智能电网相比传统电网,可以通过用户用电行为辨识算法来判断用户的用电模式并进行分类,对实现需求响应和电价制定具有重要意义。针对K均值算法中用电数据特征选取策略问题,本文提出了一种考虑特征间相关关系的迭代型特征优选策略。首先基于DBI指标对不同特征组合下的K均值聚类效果来作为特征选取的标准;然后,建立特征优选模型,通过实验将备选特征优选后加入优选特征组合;最后,基于特定类型的用户,实现了用电数据特征优选,完成了 K均值聚类算法的优化分析。通过电网实际功耗数据验证了该策略在提高聚类精度和降低计算复杂度方面的有效性。对用户的用电行为进行分类,以满足不同用户的不同用电需求,对于电力行业具有重要的意义。对于消费模式的分类,K均值聚类是最好的方法之一。传统的K均值聚类算法的初始聚类中心是随机选取的,使其易受局部最优值的影响,且复杂度与全局最小值选取相关。在以上特征优选的基础上,针对K均值算法随机选取初始聚类中心和人为预先设定聚类数导致算法稳定性差的问题,提出了初始聚类中心选取和类间分裂策略。实验表明,该算法相比传统的K均值算法具有更好的稳定性,可在已有聚类结果的基础上迭代进,节省计算资源。

关键词：用电模式识别聚类智能电网特征提取 K均值

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基于大数据技术的错峰用电管理应用研究

引用

现代电力 2015年第3期32卷 66-70页

作者：张昕李栋华程明北京南瑞埃森哲信息技术中心有限公司北京100096

为有效地降低峰谷差,提高负荷率,本文提出了一种面向智能电网的错峰用电管理新思路,利用大数据技术进行用户的用电模式识别,并将这项技术应用到错峰用电管理领域当中,针对用户不同的用电特点,考虑差异化错峰用电策略。这种基于用户的用... 详细信息

为有效地降低峰谷差,提高负荷率,本文提出了一种面向智能电网的错峰用电管理新思路,利用大数据技术进行用户的用电模式识别,并将这项技术应用到错峰用电管理领域当中,针对用户不同的用电特点,考虑差异化错峰用电策略。这种基于用户的用电模式识别而开展的错峰潜力分析,可有效地弥补现有错峰用电管理方式相对粗放的不足。

关键词：大数据技术错峰用电用电模式识别负荷特性聚类分析

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