基于软件社交网络的智能用电服务推荐
发布时间:2019-08-11 14:50
【摘要】:电力系统作为能源供应的重要环节,可以为用户提供高效、可靠的电能服务。双向互动的智能电网发展,势必将促进未来电力用户的用电模式发生很大改变。在未来的智能用电服务体系中,电力公司不仅要为用户提供质量合格的电能服务,还需要及时为用户提供有关的用电信息,指导用户进行合理用电,推动用户侧与电力系统之间双向互动电力服务的发展。因此,智能用电体系对智能电网的发展具有重要作用。社交网络作为用户侧与电力系统双向互动的重要平台,通过促进双方间接信息互动,影响用户的用电决策。论文在分析社交网络影响的基础上,研究了在分时电价机制下家庭用户的用电行为,把每个用户看作社交网络中的个体,其用电行为受电价机制和社交网络的共同影响,在家庭用户用电费用最低和电力系统负荷平稳的目标约束下,建立了基于社交网络的智能用电服务模型。研究内容主要包括以下几个方面:首先,从智能家居服务、电动汽车及储能装置充放电服务、电力系统与用户双向互动服务三个方面对智能用电服务的内涵进行了详细分析与阐述;从高级量测体系、用电信息采集系统和需求响应三个方面介绍了智能用电的相关技术。其次,借鉴社交网络与推荐系统的思想,分析了社交网络与智能用电之间的关联;重点从社交网络对智能用电服务模式的影响和对家庭用户用电的影响两方面进行深入分析,详细阐述了社交网络对智能用电的影响。最后,在分析家庭用电特性及社交网络影响力的基础上,以用户的用电费用最少和电力系统负荷平稳为目标,建立智能用电服务模型。仿真实验结果表明,该方法可以在不影响用户正常用电的情况下,帮助用户减少用电费用,引导用户的用电行为,有助于实现智能用电。
【图文】:
华北电力大学硕士学位论文的远程控制功能;通过控制智能开关,实现对供电的远程控制;利用参数技术,为供电系统运行人员和规划人员提供更多数据支持,包括设备健康、仪表失常、故障定位等;支持用户侧分布式电源的接入;为智能电网和系统建立基础设施体系。AMI 是许多技术和应用集成的解决方案,它的主要组成部分有:智能电、通信网络以及量测数据管理系统[26]。此外,高级量测体系中储存的数据为其他服务如负荷预测,客户服务、故障定位等,提供数据支持。高级量系结构如图 2-1 所示。
之间的双向互动,鼓励用户积极参与需求响应等互动项目,双向互动电服务体系的重要环节。而社交网络对于大多数人都已经不再陌生,通过社交网络和认识的不认识的人进行交流,所有人都处于相互联结络之中。因此,智能用电服务中的双向互动完全可以借助社交网络这台,同时社交网络的特性也会对网络中互动的用户产生一定影响。本网络与智能用电之间的关联和影响进行研究,分析社交网络对智能用影响。 社交网络社交网络是由多个节点以及节点之间的关系共同构成的社会结构。每表一个个体,可以是一个人,一个家庭,一个群体等等;节点之间的两个节点之间的联系,,可以是关注关系,信任关系,好友关系[27,28]等点之间的相互关系将不同的节点联系起来,形成关系网络,构成社交础。图 3-1 就是一个社交网络结构的示意图。
【学位授予单位】:华北电力大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2017
【分类号】:TP393.09;TM76
本文编号:2525355
【图文】:
华北电力大学硕士学位论文的远程控制功能;通过控制智能开关,实现对供电的远程控制;利用参数技术,为供电系统运行人员和规划人员提供更多数据支持,包括设备健康、仪表失常、故障定位等;支持用户侧分布式电源的接入;为智能电网和系统建立基础设施体系。AMI 是许多技术和应用集成的解决方案,它的主要组成部分有:智能电、通信网络以及量测数据管理系统[26]。此外,高级量测体系中储存的数据为其他服务如负荷预测,客户服务、故障定位等,提供数据支持。高级量系结构如图 2-1 所示。
之间的双向互动,鼓励用户积极参与需求响应等互动项目,双向互动电服务体系的重要环节。而社交网络对于大多数人都已经不再陌生,通过社交网络和认识的不认识的人进行交流,所有人都处于相互联结络之中。因此,智能用电服务中的双向互动完全可以借助社交网络这台,同时社交网络的特性也会对网络中互动的用户产生一定影响。本网络与智能用电之间的关联和影响进行研究,分析社交网络对智能用影响。 社交网络社交网络是由多个节点以及节点之间的关系共同构成的社会结构。每表一个个体,可以是一个人,一个家庭,一个群体等等;节点之间的两个节点之间的联系,,可以是关注关系,信任关系,好友关系[27,28]等点之间的相互关系将不同的节点联系起来,形成关系网络,构成社交础。图 3-1 就是一个社交网络结构的示意图。
【学位授予单位】:华北电力大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2017
【分类号】:TP393.09;TM76
【参考文献】
相关期刊论文 前10条
1 杨永标;颜庆国;王冬;杨斌;高辉;;居民用户智能用电建模及优化仿真分析[J];电力系统自动化;2016年03期
2 李扬;王蓓蓓;李方兴;;灵活互动的智能用电展望与思考[J];电力系统自动化;2015年17期
3 康颖;古晓艳;于博;林政;王伟平;孟丹;;一种面向大规模社会信息网络的多层社区发现算法[J];计算机学报;2016年01期
4 何洁月;马贝;;利用社交关系的实值条件受限玻尔兹曼机协同过滤推荐算法[J];计算机学报;2016年01期
5 曹军威;杨明博;张德华;明阳阳;孟坤;陈震;林闯;;能源互联网——信息与能源的基础设施一体化[J];南方电网技术;2014年04期
6 董朝阳;赵俊华;文福拴;薛禹胜;;从智能电网到能源互联网:基本概念与研究框架[J];电力系统自动化;2014年15期
7 吴信东;李毅;李磊;;在线社交网络影响力分析[J];计算机学报;2014年04期
8 胡江溢;祝恩国;杜新纲;杜蜀薇;;用电信息采集系统应用现状及发展趋势[J];电力系统自动化;2014年02期
9 李栋;徐志明;李生;刘挺;王秀文;;在线社会网络中信息扩散[J];计算机学报;2014年01期
10 徐恪;张赛;陈昊;李海涛;;在线社会网络的测量与分析[J];计算机学报;2014年01期
相关硕士学位论文 前2条
1 郭志辉;粒子群优化算法的若干改进及应用[D];兰州理工大学;2009年
2 刘耀庭;社交网络结构研究[D];浙江大学;2008年
本文编号:2525355
本文链接:https://www.wllwen.com/guanlilunwen/ydhl/2525355.html