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文檔簡介
1、需求響應能夠?qū)崿F(xiàn)供電側(cè)與用電側(cè)的有效資源互動,提高系統(tǒng)運行效率和可靠性。有效利用需求側(cè)資源與傳統(tǒng)的單一增加調(diào)峰電源或加強電網(wǎng)建設的做法相比,可以極大減輕基礎設施的投資壓力。目前基于激勵的需求響應項目大多針對工業(yè)用戶實施,而居民、商業(yè)和辦公等用戶雖然單體容量小但數(shù)量龐大、分布廣泛,具有很大的需求響應潛力,且更適合開展基于電價的需求響應項目。因此在智能用電環(huán)境下,開展用戶用電行為分析,是需求響應應用的基礎性工作。
本文從單個用戶的
2、用電情況監(jiān)測出發(fā),搭建多維度負荷分類體系,根據(jù)典型用電負荷分類,對單個用戶的用電負荷進行分解,并對多個用戶進行用電行為分析,形成了具備不同價格敏感度的用戶聚類。針對已得到的聚合用戶,構(gòu)建實時市場環(huán)境,實現(xiàn)對聚合用戶的電價調(diào)度。
首先,分析了用戶參與需求響應的必要性和可行性,概述了目前需求響應在國內(nèi)外的發(fā)展應用現(xiàn)狀,并從電價調(diào)度、用電行為分析和模型參數(shù)辨識三個方面總結(jié)了學術(shù)界的研究現(xiàn)狀,為本文的后續(xù)研究奠定了基礎。
其
3、次,對于單個用戶,針對目前常用負荷分解方法存在的不足,綜合考慮用戶常用設備的用途和特性,提出了多維度負荷分類體系,分別從功能維度、時間維度和功率維度進行設備分類,并基于模糊隸屬度函數(shù)構(gòu)建用戶負荷分解模型,以模糊隸屬度表征負荷分解結(jié)果的可信度,實現(xiàn)用戶用電負荷的分解,為需求響應項目的潛力分析提供基礎。
然后,對于多個用戶,基于改進K-Means聚類算法,在峰谷電價環(huán)境下,選取峰谷平各時段的用電量占比和負荷率作為用戶的用電特征量,
4、構(gòu)建用電行為聚類模型,對用戶用電行為進行聚類分析,并針對價格轉(zhuǎn)換點前后的用戶用電量變化情況,提出了用戶價格敏感度的計算方法,構(gòu)建用戶篩選模型,從而確定適合于價格需求響應的敏感對象。
最后,對于聚合用戶,在基于消費者心理學構(gòu)建的實時市場環(huán)境下,應用支持向量機進行模型參數(shù)辨識,構(gòu)建需求響應電價的計算模型,并對電價調(diào)度誤差和應用場景進行分析。對比通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡和回歸分析方法得到的誤差,提出將這三種參數(shù)辨識法進行加權(quán)的組合分析法,構(gòu)
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