面向电力需求响应的温控负荷控制与通信资源分配策略
发布时间：2021-01-23 19:47
在智能电网中,电力用户参与电力系统频率调节的主要方式是需求响应,自动发电控制（Automatic Generation Control,AGC）满足不断变化的用户电力需求,并使系统处于经济的运行状态。而直接负荷控制响应形式的实现依赖于需求侧的双向通信网络,负荷工作状态和控制指令信息的传输误差会降低负荷控制的精度,引起负荷跟踪的随机偏差,从而需要更多的AGC服务,进而会增加电力公司的成本,负荷控制精度的降低,会降低室内温度的变化程度,增加用户的舒适度。本文建立了信息传输误差对负荷跟踪性能影响的解析模型,采用Fanger热舒适模型来描述用户对负荷状态的不舒适成本,利用合作中继技术来减少电力公司与用户之间通信的数据包丢失率,构造了负荷控制与中继传输的协同优化问题,具体的研究内容如下:首先,介绍了温控负荷的组成以及温控负荷聚合模型,负荷模型由两个子系统组成:功能模型和电气模型。其中,由于根据其特点不同,功能模型又分为无记忆功能模型,强驱动功能模型和弱驱动功能模型,阐述了不同类型下电气模型的运行状态,尤其是其中的弱驱动功能模型和聚合模型,为后续章节寻找负荷控制中负荷跟踪的随机偏差和控制指令信息的...
【文章来源】：燕山大学河北省
【文章页数】：69 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
无数据包丢失时的室内温度变化
燕山大学工学硕士学位论文-28-图3-7无数据包丢失时的室内温度变化图3-8数据包丢失率为5%时的室内温度变化EasyFit是一款功能强大的数据分析软件，能够自动和手动拟合分析大量的概率数据并选出最合适的模型。经过EasyFit软件的数据处理，得到了当数据包丢失率为1%时，拟合的方差为4.0598，拟合期望为0.51369；当数据包丢失率为2%时，拟合的方差为5.6793，拟合期望为0.51263；当数据包丢失率为3%时，拟合的方差为6.6425，拟合期望为0.50432；当数据包丢失率为4%时，拟合的方差为7.8236，拟合期望为0.49892；当数据包丢失率为5%时，拟合的方差为8.3932，拟合期望为0.51227；当数据包丢失率为6%时，拟合的方差为9.2981，拟合期望为0.52035；当数据包丢失率为7%时，拟合的方差为10.406，拟合期望为0.50735；当数据包丢失率为8%时，
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于注意力机制的CNN-GRU短期电力负荷预测方法[J]. 赵兵,王增平,纪维佳,高欣,李晓兵. 电网技术. 2019(12)
[2]Multi-Model Communication and Data Assimilation for Mitigating Model Error and Improving Forecasts[J]. Yian CHEN,Samuel N.STECHMANN. Chinese Annals of Mathematics,Series B. 2019(05)
[3]智能控制系统简述及研究构想[J]. 吴宏鑫,常亚菲. 空间控制技术与应用. 2019(04)
[4]泛在电力物联网下虚拟电厂运营机制及关键技术[J]. 王宣元,刘敦楠,刘蓁,刘明光,王佳妮,高源,王雄飞,宋永华. 电网技术. 2019(09)
[5]新一代智能电能表支撑泛在电力物联网技术研究[J]. 彭楚宁,罗冉冉,王晓东. 电测与仪表. 2019(15)
[6]电力调度自动化中的智能电网技术研究[J]. 杨坤. 科技创新导报. 2019(19)
[7]5G通信与泛在电力物联网的融合:应用分析与研究展望[J]. 王毅,陈启鑫,张宁,冯成,滕飞,孙铭阳,康重庆. 电网技术. 2019(05)
[8]基于LPWAN的泛在电力物联网[J]. 陈皓勇,陈永波,王晓娟,陈武涛,李志豪. 电力系统保护与控制. 2019(08)
[9]短波信道特征参数对通信误码率影响的试验分析[J]. 王立夫,孙凤娟. 电波科学学报. 2012(04)
[10]电动汽车充电站的最优选址和定容[J]. 刘志鹏,文福拴,薛禹胜,辛建波. 电力系统自动化. 2012(03)
硕士论文
[1]中国物联网典型应用领域发展策略研究[D]. 何浩敏.北京交通大学 2013
本文编号：2995822
【文章来源】：燕山大学河北省
【文章页数】：69 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
无数据包丢失时的室内温度变化
燕山大学工学硕士学位论文-28-图3-7无数据包丢失时的室内温度变化图3-8数据包丢失率为5%时的室内温度变化EasyFit是一款功能强大的数据分析软件，能够自动和手动拟合分析大量的概率数据并选出最合适的模型。经过EasyFit软件的数据处理，得到了当数据包丢失率为1%时，拟合的方差为4.0598，拟合期望为0.51369；当数据包丢失率为2%时，拟合的方差为5.6793，拟合期望为0.51263；当数据包丢失率为3%时，拟合的方差为6.6425，拟合期望为0.50432；当数据包丢失率为4%时，拟合的方差为7.8236，拟合期望为0.49892；当数据包丢失率为5%时，拟合的方差为8.3932，拟合期望为0.51227；当数据包丢失率为6%时，拟合的方差为9.2981，拟合期望为0.52035；当数据包丢失率为7%时，拟合的方差为10.406，拟合期望为0.50735；当数据包丢失率为8%时，
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于注意力机制的CNN-GRU短期电力负荷预测方法[J]. 赵兵,王增平,纪维佳,高欣,李晓兵. 电网技术. 2019(12)
[2]Multi-Model Communication and Data Assimilation for Mitigating Model Error and Improving Forecasts[J]. Yian CHEN,Samuel N.STECHMANN. Chinese Annals of Mathematics,Series B. 2019(05)
[3]智能控制系统简述及研究构想[J]. 吴宏鑫,常亚菲. 空间控制技术与应用. 2019(04)
[4]泛在电力物联网下虚拟电厂运营机制及关键技术[J]. 王宣元,刘敦楠,刘蓁,刘明光,王佳妮,高源,王雄飞,宋永华. 电网技术. 2019(09)
[5]新一代智能电能表支撑泛在电力物联网技术研究[J]. 彭楚宁,罗冉冉,王晓东. 电测与仪表. 2019(15)
[6]电力调度自动化中的智能电网技术研究[J]. 杨坤. 科技创新导报. 2019(19)
[7]5G通信与泛在电力物联网的融合:应用分析与研究展望[J]. 王毅,陈启鑫,张宁,冯成,滕飞,孙铭阳,康重庆. 电网技术. 2019(05)
[8]基于LPWAN的泛在电力物联网[J]. 陈皓勇,陈永波,王晓娟,陈武涛,李志豪. 电力系统保护与控制. 2019(08)
[9]短波信道特征参数对通信误码率影响的试验分析[J]. 王立夫,孙凤娟. 电波科学学报. 2012(04)
[10]电动汽车充电站的最优选址和定容[J]. 刘志鹏,文福拴,薛禹胜,辛建波. 电力系统自动化. 2012(03)
硕士论文
[1]中国物联网典型应用领域发展策略研究[D]. 何浩敏.北京交通大学 2013
本文编号：2995822
本文链接：https://www.wllwen.com/shoufeilunwen/boshibiyelunwen/2995822.html
