面向工业园区能效管理的数据挖掘技术研究

发布时间：2017-11-18 04:17

  本文关键词：面向工业园区能效管理的数据挖掘技术研究

  更多相关文章： 数据挖掘 聚类算法 能效管理 精细化分析 工业园区

【摘要】：工业园区由政府部门依据经济发展需求建设而成,作为区域经济发展的新焦点,工业园区如雨后春笋般兴盛起来。传统工业园区用电负荷量大,对于高峰时段电网负载造成压力,若能对其中企业用户的用电行为加以管理,将对电网安全产生积极的作用。因此,本文对工业园区中企业的用电负荷情况进行能效管理,引导用户合理用电。然而我国现阶段的能效管理偏向以行政手段为主的有序用电,这种做法忽略企业的用电特点,给工业生产和居民生活带来不便。针对这一问题,本文通过精细化挖掘企业的负荷数据,得到其用电习惯,力争做到在对工业生产影响降到最低的前提下来有效的控制负荷,使其主动响应电网的控制策略。本文所做工作如下：(1)提出面向工业园区能效管理模型框架。本文提出一种新的用电能效管理系统框架,同时加入用户反馈环节,使系统设计更加人性化,与用户互动更加良性化,从而对合理用电、节能减排起到积极的促进作用。(2)提出适合工业园区用电负荷数据特点的精细化挖掘算法。本文所研究的工业园区各企业用电负荷样本数据具有数量较大,特征向量维数较多的特点,因此采用系统聚类法和将簇内方差最大值进行最小化的聚类算法两种方法相结合,形成一种精细化用电负荷挖掘算法,该算法既可避免传统聚类算法对初始参数的敏感性,又能避免结果陷入局部最优解的现象,取得稳定性强、准确性高的聚类效果。(3)针对用户行为制定能效管理办法。本文对待研究的用电负荷样本数据进行精细化分析,得到用户的用电习惯,并依据用户的用电特点挖掘节电潜力,为管理者制定能效措施提供参考。针对工业园区负荷数据的精细化聚类分析表明：某些用户同属于一个行业但其负荷特性有较大差别,而不同行业间的某些用户负荷特征却存在着相似性。这些用电数据特征的精细挖掘结果,为采取合适的能效管理措施,提供了依据。
【学位授予单位】：华北电力大学(北京)
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F426.61;TP311.13

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本文编号：1198517