一种针对水电富集地区的电力能源优化配置方法

    公开(公告)号:CN106169770B

    公开(公告)日:2019-03-19

    申请号:CN201610569047.9

    申请日:2016-07-19

    IPC分类号: H02J3/38

    摘要: 本发明公开了一种针对水电富集地区的电力能源优化配置方法,建立风电和光伏发电装机规模最大化的目标函数,及建立电源装机约束、火电保安开机约束、常规电源发电设备利用时间约束、电网公司购电量约束、电网公司购售电收益约束的约束条件,并对目标函数和约束条件构成的线性规划问题求解,获得水电装机规模、火电装机规模、风电装机规模、光伏发电装机规模、电网公司购入水电发电量、电网公司购入火电发电量,从而实现对水、火、风、光伏发电各类电源的科学优化配置,避免大规模新能源引入对传统电源及电网公司效益的影响,以统筹兼顾各类电源及电网公司的效益,在电源装机规模规划层面为各类电源及电网公司的可持续发展提供科学的量化依据。

    基于X-means算法的区域用电特征模型构建方法

    公开(公告)号:CN118013320A

    公开(公告)日:2024-05-10

    申请号:CN202410168719.X

    申请日:2024-02-06

    摘要: 本发明涉及电力系统技术领域,公开了一种基于X‑means算法的区域用电特征模型构建方法,包括:S1、从多个维度选取需要进行用电分析的指标;S2、采集不同区域的所述指标并预处理,将同一区域的所有指标看作一个元素;S3、对所采集的不同区域的元素基于X‑means算法进行分簇,使得不同区域的所述元素能够得到最佳的聚类结果;S4、对于每一个聚类类别,求取该类别所有元素各指标的平均值,分别令每个聚类类别中的各指标的平均值为第一均值,同时求取所有区域各指标的平均值,令所有区域各指标的平均值为第二均值;S5、针对每个聚类类别,对同一指标的第一均值和第二均值进行比较,然后赋予该聚类结果标签,最终得到属于该聚类结果的区域所对应的用电经济类型。本发明通过将各区域间的不同维度的指标进行聚类分析,使得本发明有助于揭示不同区域间的用电特征和经济发展状态的内在联系和差异,为电力公司制定更合理的供电策略和优化电力资源配置提供了科学依据。

    一种多类型用户综合需求响应的园区运行策略生成方法

    公开(公告)号:CN113869775A

    公开(公告)日:2021-12-31

    申请号:CN202111193138.4

    申请日:2021-10-13

    IPC分类号: G06Q10/06 G06F30/20

    摘要: 本发明公开了一种多类型用户综合需求响应的园区运行策略生成方法及系统,涉及综合能源系统优化运行领域。一种多类型用户综合需求响应的园区运行策略生成方法,包括以下步骤:依据园区用户的用能特征将园区内用户划分为多种类型用户;针对不同类型用户建立相应的综合需求响应模型;以园区可再生能源消纳率、碳排放量和总收益为优化目标,建立多类型用户综合需求响应的园区运行策略生成模型;运行园区运行策略生成模型,获得最优园区运行策略。本发明分别针对不同类型用户建立了其相应的多种类综合需求响应模型,能够充分挖掘需求侧的响应潜力,提高各类用户的用能灵活性。

    一种综合能源服务套餐配置方法
    9.
    发明公开

    公开(公告)号:CN113706208A

    公开(公告)日:2021-11-26

    申请号:CN202111013582.3

    申请日:2021-08-31

    摘要: 本发明公开了一种综合能源服务套餐配置方法首先从用户画像的角度出发,通过分析用户用电行为特征、用电影响因素、行业属性等多种信息,辨识用户多维用电行为属性。然后,选择了5种能够广泛迎合市场的优质电力需求业务作为服务套餐的备选内容。最后,以满足、贴合用户用能实际、用能特征为原则制定业务主动推送策略,以业务主动推送策略作为分类标准将电力用户细分为不同的子群体,并在考虑客户选择行为的基础上设计综合能源服务套餐。本发明充分考虑了电力用户的主观性,实现在考虑客户选择行为的基础上为客户配置综合能源服务套餐,满足电力用户的个性化用能需求,提高电能产品及电力服务质量。

    一种基于用电行为影响因素的日负荷曲线获取方法

    公开(公告)号:CN113282646A

    公开(公告)日:2021-08-20

    申请号:CN202110482182.0

    申请日:2021-04-30

    摘要: 本发明公开了一种基于用电行为影响因素的日负荷曲线获取方法,首先获取电力用户的用电量及用电行为的潜在关联因素;再利用关联性互信息分析模型进行分析得到用电行为的关联因素列表;选择关联因素列表中的最强关联因素输入已构建好的相关性非参数回归模型中得到各最强关联因素与用电行为的相关性量化结果,预测出用户日负荷曲线;对各最强关联因素进行敏感强度分析。以园区用户侧需求为导向预测出的用户日负荷曲线,能直击用户用能痛点,深度挖掘用户信息,打破能源界限,为数据流、能源流、业务流的“三流合一”打下基础,为用户用能管理的用户侧实际情况分析提供依据,探知用户个性化服务需求。