面向海量用能数据的负荷侧互动潜力研究

发布时间：2017-07-25 14:56

  本文关键词：面向海量用能数据的负荷侧互动潜力研究

  更多相关文章： 需求侧管理 削峰 聚类算法 负荷曲线 互动潜力 负荷特性

【摘要】：近年来,随着环境污染和能源短缺给我国经济社会发展带来的双重压力,对电力企业生产运行安全可靠、经济环保提出了新的挑战。为此,我国积极开展电力需求侧管理方面的研究,并大力支持新能源发电技术的推广与应用。随着相关鼓励政策的出台,我国的电力需求侧管理技术有了很大的进步,新能源发电在整个能源结构中占据的比例越来越大。但尽管整体上电力供需基本平衡,但在某些时候特别是夏季高温时段电力供应不能完全满足用户的需要,于是各地纷纷采取负荷管理措施来保障电力正常供应,但这些措施很大程度上是对工业用电进行限电,而对造成负荷高峰主要推手(配电网中的商业用户、居民用户)却很少采取措施,而这些用户中的空调负荷、制热负荷具有很好的互动能力。为了深入挖掘配电网中这些用户的互动潜力,本文从用电信息采集系统中储存的海量用能数据出发,深入挖掘其中的负荷数据信息,并结合对用户负荷调查展开研究,最后从配电网应用角度对电力用户参与电网互动进行分析,这对于以后电力需求侧管理技术在配网中的应用具有十分重要的意义。由于电网中用户各式各样、数量众多,对每个用户进行细致的考察分析是不可能的,所以论文以国民经济行业分类为基础,建立了同行业电力用户分类模型和同类型用户筛选模型,通过这两个模型选择具有代表性典型电力用户。通过实地调研,并结合这些典型电力用户的负荷信息进行系统全面的负荷特性分析,在此基础上对其互动潜力进行分析。最后,建立IEEE14节点的电力网络,利用蒙特卡洛抽样模拟各类用户联合参与电网互动并进行分析。本文提供的各类用户负荷特性及互动潜力分析方法,不仅适用于负荷高峰时挖掘系统的削峰潜力、缓解电力供需矛盾,还能够适用于分时电价的制定,以减小系统峰谷差、调高电力设备利用率,进而推进节能减排的有效实施。
【关键词】：需求侧管理 削峰 聚类算法 负荷曲线 互动潜力 负荷特性
【学位授予单位】：东南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TM714
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第一章 绪论8-16
• 1.1 选题背景及意义8-10
• 1.2 电力需求侧管理研究现状10-14
• 1.2.1 国外研究现状10-12
• 1.2.2 国内研究现状12-14
• 1.3 数据挖掘在电力负荷分析中的应用14-15
• 1.4 本文主要研究内容15-16
• 第二章 基于数据挖掘方法的典型用户筛选模型16-26
• 2.1 数据挖掘基本理论16-18
• 2.1.1 数据挖掘的定义16
• 2.1.2 数据挖掘的分类16
• 2.1.3 数据挖掘的过程16-18
• 2.2 常用负荷特性指标及统计口径18-21
• 2.2.1 常用负荷特性指标定义18-19
• 2.2.2 常用指标统计口径19-21
• 2.3 典型用户用电特性分析策略21-23
• 2.3.1 同行业内电力用户的分类模型21-23
• 2.3.2 同类型用户筛选模型23
• 2.4 案例应用与分析23-25
• 2.5 本章小结25-26
• 第三章 配电网典型用户负荷特性及互动潜力分析26-46
• 3.1 商业用户负荷特性及其互动潜力26-30
• 3.1.1 典型商业用户选取26
• 3.1.2 典型商业用户负荷特性26-28
• 3.1.3 典型商业用户互动潜力28-30
• 3.2 电动汽车负荷特性及其互动潜力30-36
• 3.2.1 电动汽车充换电站用户介绍30-31
• 3.2.2 电动汽车负荷特性31-35
• 3.2.3 电动汽车互动潜力35-36
• 3.3 居民用户负荷特性及其互动潜力36-41
• 3.3.1 居民用户选取36-37
• 3.3.2 居民用户负荷特性分析37-39
• 3.3.3 居民用户互动潜力39-41
• 3.4 供热用户(电锅炉)的负荷特性及其互动潜力41-45
• 3.4.1 供热用户（电锅炉）的选取41-42
• 3.4.2 供热用户(电锅炉)的负荷特性42-43
• 3.4.3 供热用户(电锅炉)的互动潜力43-45
• 3.5 本章小结45-46
• 第四章 基于蒙特卡罗模拟方法的配电网互动应用分析46-56
• 4.1 蒙特卡洛模拟方法简介46
• 4.2 配电网互动用户可互动容量响应模型46-48
• 4.3 基于用户行为模拟的配电网互动应用分析48-54
• 4.3.1 基于削峰场景下的配电网互动应用分析48-51
• 4.3.2 基于消纳新能源发电场景下的配电网互动应用分析51-54
• 4.4 本章小结54-56
• 第五章 总结与展望56-58
• 5.1 总结56-57
• 5.2 展望57-58
• 致谢58-60
• 参考文献60-62
• 附录62-72
• 附录A62-68
• 附录B68-72
• 在学期间发表学术论文和参加科研情况72

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本文编号：571821