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基于用电行为综合指标的用户负荷分类研究
被引量:
14
1
作者
邱起瑞
李更丰
潘雨晴
《智慧电力》
北大核心
2018年第10期26-31,共6页
用户负荷分类研究是需求侧响应、负荷特性分析以及负荷预测的基础。提出一种综合考虑用户的实际信息(如收入水平、房屋面积、节能环保意识等)与用电负荷信息对用户进行分类的方法。首先通过统计的方法从用户综合信息中提取出若干特征指...
用户负荷分类研究是需求侧响应、负荷特性分析以及负荷预测的基础。提出一种综合考虑用户的实际信息(如收入水平、房屋面积、节能环保意识等)与用电负荷信息对用户进行分类的方法。首先通过统计的方法从用户综合信息中提取出若干特征指标,并运用层次分析法确定了指标的权重,得到一套用户评价体系,并根据评价结果对用户进行初分类。在初分类的结果下,对每类用户的用电负荷从季节变化和工作日与否的两个角度运用Kmeans进行二次聚类分析。最后,选用了标杆分析的方法对各类用户用电模式和参与需求响应的潜力进行了分析。
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关键词
标杆分析
基准指标
用户负荷聚类
用电特性分析
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职称材料
题名
基于用电行为综合指标的用户负荷分类研究
被引量:
14
1
作者
邱起瑞
李更丰
潘雨晴
机构
西安交通大学电气工程学院
电力设备电气绝缘国家重点实验室、西安交通大学
陕西省智能电网重点实验室、西安交通大学
国网江苏省电力有限公司
出处
《智慧电力》
北大核心
2018年第10期26-31,共6页
基金
国家重点研发计划项目资助(2016YFB0901100)
国家自然科学基金项目(51607136)
文摘
用户负荷分类研究是需求侧响应、负荷特性分析以及负荷预测的基础。提出一种综合考虑用户的实际信息(如收入水平、房屋面积、节能环保意识等)与用电负荷信息对用户进行分类的方法。首先通过统计的方法从用户综合信息中提取出若干特征指标,并运用层次分析法确定了指标的权重,得到一套用户评价体系,并根据评价结果对用户进行初分类。在初分类的结果下,对每类用户的用电负荷从季节变化和工作日与否的两个角度运用Kmeans进行二次聚类分析。最后,选用了标杆分析的方法对各类用户用电模式和参与需求响应的潜力进行了分析。
关键词
标杆分析
基准指标
用户负荷聚类
用电特性分析
Keywords
benchmarking analysis
benchmark index
user load clustering
electricity characteristics analysis
分类号
TM714 [电气工程—电力系统及自动化]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于用电行为综合指标的用户负荷分类研究
邱起瑞
李更丰
潘雨晴
《智慧电力》
北大核心
2018
14
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