供需互动的居民用户用电决策模型及信息系统研究

发布时间：2021-01-06 06:10

　　居民用电负荷正在成为电网系统的高峰负荷,给电力系统的安全稳定运行带来新的挑战。如何有效利用电力需求侧资源,实现电力供需互动发展成为未来电力系统安全稳定运行的关键环节,有效地实施需求侧管理成为了电力行业有序发展的重要保障,因而,亟待对供需互动条件下居民用户用电行为决策机制进行深入研究。供需互动的居民用户用电决策模型及系统研究旨在分析居民用户用电特性,研究用户负荷转移情况,优化居民用户用电方式,调整用电结构,从而节约居民用电费用,优化电力资源配置水平,完善电力市场化改革。供需互动的居民用户用电决策模型及系统研究对传统模糊C均值聚类算法进行改进,解决聚类数目不易确定的缺点,并将之用于居民负荷曲线的聚类分析,得出居民的不同用电特性,发掘居民用电优化空间,引导用户合理用电,优化用电结构,达到移峰填谷的作用。为了解决峰谷电价实施效应的滞后性,以消费者心理学理论为基础,综合考虑供电侧、用电侧、电网系统等多方因素,构建居民峰谷电价响应模型,借助计算机多智能体系统模拟用户对不同电价水平的负荷转移情况,利用曲线拟合技术求取居民用户的电价响应曲线,为合理电价的制定提供方向和理论性指导。针对智能家电,建立居民... 

【文章来源】：华北电力大学(北京)北京市 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：72 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

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19图 2-2 负荷特征曲线分别为：空置住户；商业住户；老人家庭住户；上班族家庭住户户。一类用户：空置住户民用户一天内整体负荷处于较低水平，且大部分用户的负荷曲线空闲住房，其中一个用户的负荷数据明显超出正常值，可能是由临时进入该住房的缘故。二类用户：商业住户民用户白天负荷处于较高水平，且负荷基本不变，晚上负荷较低用户，需要根据其特定的商业性质，实施恰当的需求侧管理措施

目标指

【参考文献】：
期刊论文
[1]居民用户智能用电建模及优化仿真分析[J]. 杨永标,颜庆国,王冬,杨斌,高辉.  电力系统自动化. 2016(03)
[2]基于大数据的居民用电消费习惯研究与分析[J]. 江樱,王志强,戴波.  电力信息与通信技术. 2015(11)
[3]基于云计算的家庭智能用电策略[J]. 郭晓利,于阳.  电力系统自动化. 2015(17)
[4]基于K-Means聚类算法的行业用电行为分析[J]. 周小明,苏安龙,杨宏宇.  电气应用. 2015(S1)
[5]中国城镇居民用电需求估算及阶梯电价方案设计[J]. 梁慧芳,曹静.  技术经济. 2015(06)
[6]基于频谱分析的负荷形态分类研究[J]. 杨震男,袁飞,杨凯,卢毅.  电力需求侧管理. 2015(03)
[7]模糊C均值算法的聚类有效性评价[J]. 朴尚哲,超木日力格,于剑.  模式识别与人工智能. 2015(05)
[8]居民生活用电特征与影响机理[J]. 陈晶,张真.  统计研究. 2015(05)
[9]我国电力需求侧管理工作面临的形势及建议[J]. 周伏秋,王娟.  电力需求侧管理. 2015(02)
[10]一种新的模糊聚类有效性指标[J]. 汤官宝.  计算机与现代化. 2014(07)

博士论文
[1]基于社会均衡的居民阶梯电价定价模型及政策模拟研究[D]. 吴建宏.华北电力大学 2013

硕士论文
[1]大型城市电网负荷特性研究[D]. 康田园.郑州大学 2015
[2]消费主义影响下我国居民消费观研究[D]. 刘雅坤.北京邮电大学 2015
[3]电力负荷管理系统效益及负荷响应资源研究[D]. 张鹏宇.华北电力大学 2014
[4]基于用电信息采集的负荷特性分析方法及其应用研究[D]. 潘伟.华北电力大学 2014
[5]基于粗糙粒计算的数据挖掘算法研究[D]. 陈龙.南京邮电大学 2013
[6]基于模糊C-均值聚类分析的青岛无水港选址研究[D]. 宋吉成.中国海洋大学 2011
[7]地区电力系统负荷特性分析与需求侧管理研究[D]. 尹玉芬.华南理工大学 2010
[8]电力系统负荷特性分析与负荷预测研究[D]. 唐良艳.华南理工大学 2010
[9]模糊推理系统摄动研究[D]. 贾燕花.长沙理工大学 2009
[10]基于弹性理论的居民用电市场分析及开拓策略研究[D]. 车晶波.华北电力大学（北京） 2008



本文编号：2960066