分时电价项目下负荷削峰效果的影响因子识别与分析研究

发布时间：2020-04-01 08:14

【摘要】：随着我国智能电网的发展以及电力市场改革的推进,电力需求侧的角色和作用正在逐步发生本质的变化,其通过参与需求侧响应项目,正逐步由被动向主动方向发展,成为维持电网安全、稳定及优质运行的一个重要参与者,在提高电网运行效率,促进可再生能源利用和节能减排中发挥重要的作用。分时电价作为需求侧响应概念中重要的一部分,凭借其控制成本较小、用户参与率较为稳定等优点而得到了广泛的应用,成为了售电公司引导用户改变用电消费模式进而规避风险、最大化市场利益的有效手段。大量的TOU项目已经在各国得到了开展,然而项目的实施效果往往并未达到预期目标,尤其针对居民用户电价项目,不同项目的实施效果差别较大,但造成该差别背后的原因尚不明确。开展分时电价项目下负荷削峰效果的影响因子识别与分析研究,有助于解释不同项目执行效果差异的原因,为电力公司与政策制定者提供关键有效的信息与结论,对现有分时电价项目的改进以及未来新项目的规划与设计具有重要作用。为全面探究分时电价下用户削峰效果的影响因素,本文首先提出了一种基于双重差分模型的峰时段削减效果量化方法,对单一居民用户峰时段的削减量特性进行描述,并根据居民用户削减量特点,采用K-means聚类算法将用户按照削减量分布特性划分为三个用户类群。随后,针对居民用户提出一种基于自适应DBSCAN除噪的用户用电模式提取方法,对用户群体的典型用电模式进行提取,并结合用户削峰效果量化结果,利用卡方检验来探究用户削峰效果与用电模式之间的关联关系。随后,为分析居民用户削峰效果与用户特征(人口社会因素、家庭电器特征、房屋特性与用能态度)之间的关联关系并识别得到影响因素,本文提出了一种基于改进Apriori算法的关联规则挖掘流程方法,结合前文得到的量化结果,对削峰效果影响因素进行综合全面的挖掘分析,关联规则挖掘结果表明,居民用户的人口社会因素如家庭成员组成等对用户的峰时段削减效果有一定影响;家庭房屋具有网络连接以及较好的隔热特性有助于提高用户的削峰效果;此外,用户家中新能源发电的比例也与用户在分时电价项目中的削峰效果存在联系。最后,本文引入一种基于社群互动信息反馈的用户用电行为驱动概念,并基于秦皇岛地区实地调查问卷数据,分析讨论居民用户在不同社群信息反馈影响下的用电行为响应行为,随后分析了社群互动信息反馈对提升参与分时电价项目的用户削峰效果的应用。本文建立的研究框架与仿真结果将协助电力零售商提升TOU项目的收益,并指导政策制定者设计制定更为有效的居民用户节能政策措施。
【图文】：

-3 DBSCAN 算法中核心点、边界点与异常点示意图点即为异常用电曲线，，剔除这些异常用电曲的典型负荷曲线。 算法来说，参数的选择与设定最为关键，根与搜索半径 与最小对象数目MinptsN 两个参，直接决定了异常负荷形态能否被识别以及数通常采用经验公式计算获得，基于大量实个正常工作日的负荷中异常用电曲线一般不超线不分为一类，取：5Minpts daysN N / 言，考虑正常工作情况下不同天同一时段下10%，因此搜索半径取为： 0 1 T P'max.

B、C、D组关联规则挖掘结果气泡图
【学位授予单位】：华北电力大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TM73

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本文编号：2610196