一、电力负荷管理系统发展方向的探讨（论文文献综述）
赵文婷[1]（2021）在《并网型微电网源荷预测及优化运营管理研究》文中研究表明发展可再生能源可以有效对降低化石燃料的依赖以及环境的污染。传统的集中式发电和远距离传输的电网结构虽然运行稳定,但是也存在机组启动不够灵活、传输成本高以及供电形式单一等问题。开发和延伸微电网能够促进分布式电源大规模接入,解决可再生能源就地消纳问题。但是,微电网系统中的分布式发电具有很强的波动性,高效和安全的微电网电力交易以及能量调度是促进分布式能源就地消纳和保障微电网安全经济运行的关键。同时,随着储能技术的加入使得微电网市场参与交易的市场主体变得多元化,能源交易的去中心化模式可以有效降低能源市场的管理运营成本,但是存在一定的信息安全隐患。此外,微电网交易市场与电力调度机构的相对独立,会造成一定程度的资源浪费,从而降低了微电网整体运营效率。因此,如何构建一个灵活的、高效的、安全的微电网交易平台和微电网电力调度系统对微电网的发展、微电网技术的发展和推首先本文在梳理了微电网运营管理研究进展与理论的基础上,阐述了论文的选题背景和意义。深入分析了并网型微电网运营管理的理论基础和管理管理内容,揭示了发电侧发电预测与微电网交易市场运营、需求侧负荷预测与微电网交易市场运营、以及微电网交易市场与调度运行之间的逻辑联系,从而构建了并网型微电网源荷预测及优化运营管理模式的总框架。其次,进一步对并网型微电网发电侧光伏和风力发电预测以及需求侧微电网用户负荷预测的必要性进行研究。针对发电侧出力预测部分,首先对粒子群算法（Particle swarm algorithm,PSO）进行改进,将改进的粒子群优化算法（APSO）优化K-means算法从而对光伏和风电预测数据集进行相似日筛选,然后分析了光伏及风电历史数据和影响因素的特点,构建基于相似日优化和随机森林的光伏及风电场出力预测模型,以提高光伏发电和风力发电预测的准确性。针对需求侧用户负荷预测部分,根据电力负荷数据的数据类型及特点,使用优化的K-means算法APSO-K-means进行相似日筛选,然后构建自适应权重组合预测模型APSO-ARIMA-SVR以提高组合预测模型的泛化性,从而微电网需求侧用户负荷预测的准确性。发电预测以及用户负荷预测的预测方法的确定为后续并网型微电网优化运营管理模式提供了重要依据并奠定了基础。然后,根据目前微电网市场存在的问题以及安全高效的要求,对并网型微电网的市场运营主体的利益博弈与均衡进行研究,并构建并网型微电网电力交易市场运营模型。首先分析了目前电力市场交易模式的研究现状及局限性,探讨微电网交易市场的特点和亟待解决的问题,发现去中心化交易模式可以降低交易市场的运营成本,提高交易效率。然而,没有中间商运营的去中心化交易模式,存在安全性低的缺点。鉴于此,本文基于纳什均衡理论提出了一种适用于并网型微电网电力市场的交易策略。然后引入联盟区块链技术,保证交易过程的安全性和透明性。从而构建基于纳什均衡和联盟区块链技术的并网型微电网交易市场,打破传统的微电网市场交易模式,在提高电力交易效率,降低运营成本的同时,确保交易过程安全。最后,本文在并网型微电网交易市场研究的基础上,对并网型微电网市场交易下电力调度优化策略进行了研究。微电网系统经济性运行的基础是能量调度优化控制策略。通常,交易市场与调度机构是相对独立的,这样,可能会导致资源的优化配置效率较低,出现能量损失和浪费的情况,同时也会导致整体微电网的运行效率较低。将微电网电力交易市场与调度运行系统耦合,以电力市场来指导调度系统运行,可以提高微电网整体的灵活性,减少对电网的冲击,提高运行效率,节约微电网运营成本。因此,基于微电网电力市场交易信息,提出以交易市场指导调度系统的运行方案,使用松鼠优化算法对微电网系统的构建调度优化模型,对提高能量调度策略的自适应性具有重要的理论与应用价值。故本文在准确获取微电网新能源出力信息及负荷的基础上,依据微电网市场交易信息,制定合理的优化调度方案。并根据上述研究结果,对并网型微电网源荷预测及优化运营管理提出建议。本文对并网型微电网运营优化管理模式的研究,有助于有效落实国家节能减排工作、提升我国微电网发展整体技术水平,有助于微电网合理调配电网电量,优化资源配置。同时,充分利用新能源电力,对推进微电网并网建设和环境保护方面有重要意义。此外,本文研究的并网型微电网优化运营管理模式对新能源电力企业管理理论的发展也具有一定的学术价值。
刘沆[2]（2021）在《气电耦合虚拟电厂运营优化及风险评价模型研究》文中指出随着化石能源的持续开发全球大气二氧化碳排放量达到历史最高水平,排放强度逐年上升,对未来世界的可持续发展带来了严重挑战。传统虚拟电厂应用项目普遍存在能源结构单一、参与市场不足、能源耦合关系稀疏和新型负荷缺失等显着问题,导致传统虚拟电厂的运行稳定性差、经济效益低、风险管理难度大。在此背景下,气电耦合虚拟电厂的概念逐步成为未来分布式能源发展应用的一个重要技术方式,通过进一步聚合电转气装置（P2G）、燃气锅炉等气电转换设备,使得分布式可再生能源机组的利用效率得到提升,减少了出力不确定性对系统稳定、经济运行的影响。然而,当前气电耦合虚拟电厂的运行控制及市场运营研究还较为缺乏,无法有效协调多类型灵活性资源并入虚拟电厂,支撑气电耦合虚拟电厂的调度优化及市场运营决策。基于此,亟需计及多重不确定性、电动汽车特性及综合需求响应特性展开对气电耦合虚拟电厂运营优化及风险评价,以便为多类型分布式能源、可控负荷、电转气耦合设备等灵活性资源参与虚拟电厂调度提供强大动力,有效支撑电力系统与虚拟电厂的协同运行,提高虚拟电厂的经济效益与运行效率。第一,基于气电虚拟电厂的研究现状和相关理论,阐明了本文所研究气电虚拟电厂运营优化研究的理论和应用价值。首先,围绕气电耦合虚拟电厂的基本概念、发展过程和主要类型阐述了气电耦合虚拟电厂的基础理论;其次,为了实现供给侧多能互补和负荷侧综合互动的运行目标,从形态特征、结构特征、技术特征和应用特征四个方面对气电耦合虚拟电厂的运营运行特征进行了详细分解;再次,基于气电虚拟电厂多种能源主体的复杂结构及相互关系,梳理了气电虚拟电厂参与外部能源市场的类型和运营优化模式及内部各类能源形式和设备的协同运行模式;最后,针对国内外虚拟电厂应用项目进行了现状分析与经验总结,并指出对气电虚拟电厂经验启示,为本文后续章节开展相关研究奠定扎实的理论基础。第二,基于可再生能源出力、负荷的不确定性以及能源价格波动对气电虚拟电厂运营优化带来的风险,建立了计及多重不确定性的气电耦合虚拟电厂运营优化模型。首先,分析了气电虚拟电厂内部分布式可再生能源出力、负荷需求、碳排放权价格及能源电力价格的不确定性,采用概率分布模型对上述不确定性因素进行了建模;其次,构建了以系统经济效益最优、碳排放最小为目标的计及多重不确定性的气电耦合虚拟电厂运营优化模型,并提出了改进捕食遗传算法的求解算法和具体的计算流程;最后,选取北方某气电虚拟电厂为例,设置了六种不同情景进行了对比研究,验证了在计及内外部多重不确定性下气电耦合虚拟电厂更具有市场竞争力,能够实现经济效益和环境效益的共赢。第三,基于电动汽车特性及耦合设备运行特性对系统运行的影响,建立了计及电动汽车特性的气电耦合虚拟电厂运营优化模型。首先,对电动汽车运行特性及可与电动汽车耦合运行的虚拟电厂相关设备特性进行了研究,设计了考虑电动汽车特性的气电耦合虚拟电厂运行结构;其次,以气电虚拟电厂在日前能量市场中的运营收益最大化为目标,构建了计及电动汽车特性的气电耦合虚拟电厂运营优化模型;然后,考虑了运营优化模型的非线性、多维度问题,为了提高粒子群算法存在收敛速度、计算精度,避免早熟的问题,提出了基于Tent映射的改进混沌优化算法,以及具体的计算流程;最后,选取某工业园区进行实例分析,并对四种情景下的系统收益进行了优化求解,得到了气电虚拟电厂各设备在运行日各时刻的优化出力方案,证实了考虑电动汽车充放电特性并将其与P2G设备引入气电虚拟电厂可显着提升系统收益。第四,基于虚拟电厂参与需求响应的交易机制和需求响应特性分析,建立了计及综合需求响应特性的气电虚拟电厂运营优化模型。首先,分析了气电虚拟电厂参与需求响应的交易机制和需求响应负荷特性,设计了气电虚拟电厂参与综合需求响应的总体框架;其次,以气电虚拟电厂收益最大化为目标,根据各耦合设备出力交换功率和多能源需求响应的互动关系,考虑可控负荷、电力网络、热力网络、天然气网络及能源耦合、存储设备等约束,构建了气电虚拟电厂参与综合需求响应的运营优化模型;然后,针对综合需求响应中各种能源的价格存在不确定性,在原模型基础上引入了均值-方差模型,实现了气电虚拟电厂效益最大化并降低了不确定性带来的风险;最后通过算例和多情景对比研究,结果表明了虚拟电厂参与综合需求响应相比于传统需求响应能够获得更高的效益。第五,基于气电耦合虚拟电厂参与多种能源市场交易中面临内外部多方面风险因素的影响,建立了考虑气电虚拟电厂参与市场运营的全流程风险评价模型。首先,从多重不确定性、电动汽车特性及综合需求响应特性三个方面,深入分析了不同特性对气电耦合虚拟电厂造成的风险影响;其次,结合气电虚拟电厂的运行结构和特点,多维度考虑了外部政策、参与主体、耦合技术、运营交易、信用管理5个方面,设计了包含29个风险评价指标的气电耦合虚拟电厂风险评价指标体系;然后,在熵权-序关系赋权法和云模型解决不确定性评价信息的优点基础上,构建了基于熵权-序关系法改进的云模型风险评价模型;最后,针对四种场景下的气电虚拟电厂进行算例分析,对比研究了不同场景及不同评价模型的评价结果,验证了所提出模型的有效性和优越性。
王珂珂[3]（2021）在《计及新能源的电力现货市场交易优化研究》文中进行了进一步梳理能源是社会进步和人类生存的物质基础,随着能源资源约束日益加剧,绿色低碳发展成为我国经济社会发展的重大战略和生态文明建设的重要途径,我国亟需加快建设以可再生能源为主导的清洁低碳、安全高效的能源体系,实现“30·60”双碳目标。电力工业在现代能源体系中处于核心地位,在减少温室气体排放方面发挥着重要作用,应加大力度发展以风电、太阳能为代表的绿色电力。但由于中国风能、光能富集区与需求区逆向分布,市场在优化资源配置中的作用发挥不够充分,亟需完善新能源参与的电力现货市场交易机制,构建高比例新能渗透的电力现货市场交易决策支持方法,以实现资源有效配置,促进新能源消纳。鉴于以上考虑,本文从新能源参与对电力现货市场影响、新能源发电功率预测与电力现货市场电价预测、计及新能源的中长期合约与现货日前市场的衔接与出清机制、电力现货市场各阶段市场的衔接与出清机制、碳交易权市场与电力现货市场的耦合机制等多个方面展开研究。本文主要研究成果与创新如下:（1）对新能源参与对电力现货市场的影响进行研究,基于电力现货市场价格信号的复杂性,构建由三个模块构成的新能源对电力现货市场影响分析模型,包括基于数据统计的相关性分析、基于小波变换与分形理论的全部特征值分析与基于关键因素提取的相关性分析。以丹麦两地区现货市场的历史数据进行验证,证实新能源发电对于电价影响高于常规历史数据;基于小波变换分析与分形理论求得全部特征值方法,计算两地区分类准确率为分别为80.35%,82.30%,分类结果表明负荷、新能源发电量序列与新能源发电量占比分类错误率较高;通过关键特征提取的相关性分析结果,重要程度位于前三的因素均存在新能源发电相关因素。因此研究中仅考虑负荷等常规因素不足以支撑电力现货市场电价预测、交易匹配与出清问题的研究。（2）对电力现货市场中新能源发电功率与电价预测进行研究,构建基于完全集成经验模态分解（complementary ensemble empirical mode decomposition,CEEMD）与样本熵（sample entropy,SE）的数据预处理策略,基于和声搜索（harmony searchm,HS）算法优化的核极限学习机（kernel extreme learning machine,KELM）的混合新能源发电功率预测模型,基于相似日筛选与长短期记忆模型（long short-term memory,LSTM）的电力现货市场电价预测模型。针对非线性、非稳态的短期新能源发电功率预测,首先通过皮尔森相关系数筛选模型输入数据,减少数据冗余;而后,采用CEEMD-SE的组合数据预处理策略,对发电功率时间序列进行分解和重构,消除数据噪声,减少模型计算量;其次,采用HS-KELM模型对重构后的多个子序列进行建模预测,集成处理后得到最终的新能源发电功率预测值。基于CEEMD-SE-HS-KELM新能源发电功率预测模型具有更高的预测精度。针对电力现货市场电价预测,将新能源出力指标纳入电力现货市场电价预测中,首先采用CEEMD-SE对电价序列进行分解与重构;而后,构建基于随机森林（random forest,RF）与改进灰色理想值逼近（improved approximation ofgrey ideal values,IAGIV）的新能源出力影响量化模型,筛选出与待预测天数关联性较强的历史天作为输入集;其次,采用LSTM模型对重构后的多个子序列分别进行预测,基于CEEMD-SE-RF-IAGIV-LSTM预测模型对于电价序列的拟合效果较好,可为电力现货市场参与主体制定交易策略、现货市场出清撮合提供支撑,降低电力现货市场中的风险。（3）对计及新能源与中长期市场影响的现货日前电力市场优化模型进行研究。本文提出计及中长期合约电量分解与新能源参与的日前电力市场交易优化模型,首先构建考虑火电厂合约电量完成进度偏差的中长期合约电力分解模型,将分解得到的每日中长期合约电量作为约束引入日前市场的优化模型中,保证中长期合约电量物理执行;针对系统不确定性进行建模,在电力现货市场价格模拟中加入新能源渗透率,更精准地刻画能源参与对于电力现货市场的影响;构建新能源参与的日前市场多目标出清优化模型,利用模糊优选方法对多目标进行转换,较好地平衡经济性与节能减排目标;最后采用基于GA-PSO组合优化模型对构建模型进行求解。模型求解结果表明,本文构建的多目标优化函数能够在保证系统运行经济效益的基础上,实现环境效益最大化,达到节能减排的效果;同时随着新能源渗透率的增加,系统不确定性增加,常规机组的成交电量有所下降。（4）对计及新能源的日前市场与日内市场的衔接机制进行分析,并构建相应的出清优化模型。在日前市场与实时市场之间增加日内市场,以减少系统辅助服务成本、降低用于平衡间歇性、波动性新能源的化石燃料容量、灵活性资源配置与储能成本,以提高现货市场效率,更好的发挥市场对资源优化配置的作用。采用基于模型预测结果与误差分布函数结合的不确定性刻画模型,而后构建了基于拉丁超立方采样进行场景集生成法与改进谱聚类分析的场景集削减策略,能够选择出最具代表性的场景集。基于电力现货市场出清流程,将含有新能源较多的系统将引入日内市场,以减小实时市场的功率偏差,提高系统运行的经济性和稳定性,采用预测模型对新能源出力、电力负荷进行预测,结合预测误差分布函数刻画系统不确定性;构建日前市场和模拟日内市场联合出清优化模型,在各个日内市场考虑对应实时市场新能源偏差功率的不确定性、电价不确定性,建立各日内市场和模拟实时市场联合优化模型。（5）考虑到中国“30·60”双碳目标与宏观发展规划,本文构建一个基于STIRPAT模型碳排放影响因素分析与改进烟花算法（improved fireworks algorithm,IFWA）优化的广义回归神经网络（general regression neural network,GRNN）预测模型。基于不同的社会环境与政策环境,对碳排放影响因素进行模拟并设定,预测结果表示中国的碳排放总量将于2031年达到峰值。以此为基础分析现行政策下中国的碳减排压力,并进行相应的建设全国统一的碳交易权市场必要性分析。而后,基于电力市场和碳市场的建设现状,利用系统动力学模型进行碳交易对电力现货市场的影响分析,系统动力学模型分析结果证实电力市场价格与碳交易价格呈现正相关关系;最后,基于对于碳交易对电力市场作用机理的分析,提出碳交易机制与电力现货市场机制协同建设建议。
霍文浩[4]（2021）在《基于负荷预测的家庭能源管理系统电能调度技术研究》文中提出分布式能源技术的不断发展,使可再生能源将以更加分散的形式出现于各个住宅中,比如可再生能源的产生和存储（如光伏屋顶）,因此基于家庭的电能系统将成为未来电力系统的重要组成部分。家庭内部的电能系统也越来越被重视,它的研究有利于家庭能源的合理使用,既能满足外部电力系统稳定运行的需求,又能减少家庭用户的电费支出。家庭能源管理系统中的关键便是对家庭负荷的精准预测,为了更准确的对家庭电能负荷进行调度,单个用户级别的住宅负荷预测变得尤为重要。在以往的研究中,大多数是对于系统级别的负荷进行预测（如全市的负荷预测）。相比较而言,单户家庭的负荷曲线具有极高的波动性与随机性,因此对其进行预测更加具有挑战性。如今机器学习技术的应用越来越广泛,在技术研究中发挥的作用也越来越大。而负荷预测是机器学习的重要应用场景,机器学习目前也是进行负荷预测的首选方法。在使用机器学习方法进行负荷预测时,其预测效果与数据集中的特征有很大关系,有效剔除数据集中一些冗余错误的特征,可以提高预测精度。本文先是在家庭负荷预测中使用多种家用电器的负荷数据来增加数据的特征,然后提出了一种基于遗传算法的特征选择方法来有效剔除数据中对于模型预测无用或者不利的特征。负荷预测的结果表明,使用这种特征选择方法进行负荷预测能够有效的提高预测精度。本文接下来设计了一种基于分时电价的住宅电能调度规则,这种调度规则的输入是未来一天的负荷预测情况以及已知的分时电价,输出是未来一天每个时段的蓄电池充放电功率。实验结果表明,使用该规则进行负荷调度对减少该户家庭的电费效果显着。本文余下部分的介绍如下所述。本文第一章首先介绍研究背景以及国内外研究现状,第二章介绍家庭能源管理系统的总体设计,第三章介绍家庭能源管理系统的数据处理方案,第四章介绍家庭能源管理系统的负荷预测模型与负荷调度模型,进行实验结果的展示说明,最后对本文进行总结与分析。
盛子聿[5]（2021）在《基于神经网络的短期负荷预测模型》文中研究表明随着科学技术和社会经济的快速发展,能源消耗尤其是电力的消耗与日俱增,这对现在的电力系统无疑是一个巨大的机遇和挑战,而快速准确的短期负荷预测（STLF）则是解决这些问题的关键。短期负荷预测是电力系统经济调度中的一项主要内容,是能量管理系统（EMS）的重要组成部分。通过准确可靠的短期负荷预测,电力系统的安全性、调度效率和经济效益将会得到显着提升,这使得人们能够出色的应对未来多样化的电力需求和复杂的电力系统所带来的挑战。研究人员提出了许多方法,以满足目前电力系统对负荷预测的可靠性和准确性不断增长的要求。人工神经网络（ANN）则是短期负荷预测的主流方法之一,其强大的非线性映射学习能力使我们能够充分利用历史负荷数据之间的隐藏关系来准确预测电力负荷。神经网络也发展出了多种变体,例如具有强大特征提取能力的卷积神经网络（CNN）和具有时间序列输入处理能力的循环神经网络（RNN）。这些网络结构被广泛用于计算机视觉（CV）,自然语言处理（NLP）和非线性回归问题中。本文对短期负荷预测的特点、常用方法以及实施步骤进行了深入的分析,并对目前主流的短期负荷预测方法——神经网络进行了研究。随后,将神经网络应用在了短期负荷预测问题的解决上,分别基于CNN和RNN提出了卷积残差网络和残差LSTM网络这两类高性能短期负荷预测模型,对模型结构和特点进行了介绍,并根据两类模型不同的特性设计了多组实验来验证其性能,证明了提出的神经网络模型在短期负荷预测上都拥有优异的表现。本文主要包含如下内容:（1）首先介绍了短期负荷预测的研究背景,发展历史以及常用方法。对短期负荷预测的基本类型、日负荷特性、影响因素以及实施步骤进行了分析,并且研究了神经网络的结构设计及原理,这将对建立短期负荷预测模型提供指导。（2）提出了一个基于CNN的卷积残差网络模型进行短期负荷预测,重点研究了不同深度、宽度以及块内结构的残差网络在处理回归问题时的效果。通过多组对照试验我们得出了进行短期负荷预测最佳的卷积残差网络结构和相应的超参数,该模型相比现有的模型拥有更高的预测准确率,证明了我们提出的卷积残差网络在解决负荷预测问题时可以取得出色的效果。（3）基于另一个常用的神经网络结构RNN,提出了结合深度残差网络和长短期记忆循环神经网络的残差长短期记忆（LSTM）网络来进行短期负荷预测。该模型结合了残差网络可以训练很深的神经网络以及LSTM可以进行时间序列预测的特点,并且通过维度加权单元显式建模特征维度之间的相互依赖性来自适应地重新校准维度方面的特征响应,使得我们可以从深度、时间和特征维度三个方面来共同提升模型的性能。集成方法也被应用来提升模型的准确率和鲁棒性。通过在两个数据集上的多组对照实验,我们展示了提出的模型拥有很高的准确率、鲁棒性以及泛化能力,相较于现有的主流模型能够更好的进行短期负荷预测。
邵雪羚[6]（2021）在《地区电网短期负荷预测云平台设计与实现》文中提出短期电力负荷预测是电力系统研究领域的一个重要研究方向,对其进行准确高效的预测,对于电网的安全、稳定运行有着非常积极的作用。然而电力负荷的影响因素众多,各个影响因素的收集以及提取通常由人工手动完成,工作量巨大,效率不高。相关学者围绕短期负荷预测研究已经开展了大量工作,取得了大量研究成果,也提出了许多预测算法。但是这些方法大部分对于适用条件都有一定的限制,此外随着电力数据体量与维度不断增加,短期负荷预测研究面临着新的困难与挑战。本文对此展开了研究,设计并实现了一套地区电网短期负荷预测云平台。本文首先对短期电力负荷预测的研究背景以及意义进行了介绍,对负荷特性指标、负荷预测方法、负荷预测软件相关研究的国内外研究现状进行了阐述。结合文献分析以及实地调研,本文系统采用B/S架构体系以及LAMP（Linux,Apache,My SQL,PHP）开发框架,集成当前主流的3种神经网络负荷预测模型作为负荷预测算法,利用python进行负荷预测各类基础数据采集,使用电网企业云作为系统的云平台。随后,本文针对电网负荷预测实际需求进行了系统的功能性及非功能性需求分析,且在此基础上设计了系统架构和功能模块,即负荷预测、负荷数据管理、负荷特性管理、人员管理功能模块。本文针对各个模块的功能进行了详细的功能设计、算法流程设计、数据模型设计,在电力私有云服务器上完成系统部署与实现。在云平台搭建完成之后,对该系统展开了全面的功能性测试及兼容性安全性等测试,测试结果表明该平台可以对短期负荷进行精准预测,并且具有良好的安全性和兼容性。本文设计的地区电网短期负荷预测云平台系统,实现了电网负荷自动化、科学化预测,实现了负荷历史数据、负荷特性数据信息化管理,实现了负荷预测人员考核管理,提升了负荷预测工作效率,提高了电网自动化管理水平,为电网进行精准、高效、科学的负荷预测提供了有力支撑。
金伟超[7]（2021）在《基于电力大数据的用户用电行为分析与用电优化策略研究》文中研究说明智能电表的广泛普及使得收集大量精细的电力负荷数据成为可能。当前,电力大数据分析和处理技术已被广泛应用于负荷预测、电网运行、客户细分、需求响应等领域,为电网公司、用户和其他主体带来效益。基于电力大数据分析用户用电行为并辨识各行业的典型负荷曲线,可以支撑配电网的精细化管理和售电公司的营销服务、风险管理。用电优化和需求响应是智能电网缓解高峰时期电力供应压力、提高电网运行的可靠性和经济性的有效手段。然而,当前采集的电力负荷数据由于采集异常、通讯堵塞以及存储不当等原因,数据缺失问题十分严重,限制了电力大数据的挖掘和应用;电力负荷曲线具有的时间位移以及用户行业信息存在的错误,导致配售电公司无法准确辨识不同行业不同用户的典型负荷曲线;电力用户很难获取自己完整的用电负荷数据,缺乏根据电价信号优化用电的策略,这导致大多数用户无法有效进行用电优化。为了解决以上问题,本文基于用电信息采集系统的海量用电数据,开展用户用电行为分析与用电优化策略研究,主要可以分为缺失用电负荷数据修复、行业典型负荷曲线辨识以及用电多目标优化三个方面。（1）针对采集系统中大量缺失的历史负荷数据,提出了一种基于用电模式分解重构的缺失电力负荷数据修复方法。首先,基于完整的用户负荷数据集,采用K奇异值分解（K-singular value decomposition,K-SVD）字典学习算法从用户负荷提取表征其用电子模式的基向量;接着,基于基向量对待修复的负荷曲线进行匹配编码以辨识该负荷曲线的用电子模式构成;最后,利用编码向量和基向量重构负荷曲线,从而实现对缺失数据进行修复。算例分析结果表明所提方法能够依据用户本身的用电模式对连续缺失和缺失数据量大的用户负荷数据进行准确修复。（2）针对负荷曲线存在的位移变化和用户行业信息错误,提出了一种基于剪枝策略和密度峰值聚类的行业典型负荷曲线辨识方法。首先,提出了衡量负荷曲线位移变化后相似性程度的快速动态时间扭曲（fast dynamic time warping,FDTW）距离指标,进而提出了一种搜索FDTW距离的剪枝策略,以实现对负荷曲线间形态差异的精准高效度量;接着,提出了基于加权密度峰值快速聚类算法的行业负荷用电类型划分方法以及用户行业信息错误识别方法;然后,以最小化负荷曲线簇内FDTW距离为目标,提出了基于重心平均算法的行业典型负荷曲线辨识方法。最后,以浙江省某市工商业用户为例进行验证分析,算例分析结果表明所提方法可以准确度量负荷曲线形态相似性,快速划分行业用电类型并有效辨识具有共同形态特征的典型负荷曲线。（3）针对电力用户对自身用电情况掌握不足、管理水平低的问题,提出了考虑设备用电关联度的用户用电多目标优化策略。首先,基于电力用户历史负荷数据,采用负荷弹性系数评估其用电优化潜力;然后采用互相关系数法辨识各个用电设备之间用电关联关系,确保用电优化结果满足用户生产生活需求;最后从用户侧需求出发,以最大化经济性、舒适性为目标,构建考虑设备用电关联度的多目标用电优化模型并求解最优用电策略。算例分析结果表明所提方法能够准确评估用户用电优化潜力,得到基于用户实际用电需求的多目标最优用电策略。
张茜[8]（2020）在《A售电公司广东市场服务营销策略研究》文中提出我国经济已进入到新的发展阶段,供给侧结构性改革不断深化,传统产业面临转型升级和更新换代,新兴产业、新发展模式不断涌现,经济发展更加注重质量和效率,从而对电力服务行业也提出了更高的要求。售电公司是电力体制化改革优化发展下的新兴产物,为我国电力企业经济发展做出了新的规划,是电力行业领域新的发展动力。面对电力领域的垄断逐渐向市场化推进,市场环境逐渐优化规范,市场监管严格,市场主体竞争激烈等多重压力和挑战,持续完善售电公司服务营销策略并有效地开展营销活动是公司持续健康发展的必由之路。本论文以A售电公司为研究对象,在对相关文献充分查阅的基础上,以国际和国内售电市场现阶段的实际情况为切入点,立足于广东省售电市场发展现状。应用7Ps服务营销组合、PEST环境分析、SWOT分析等现代市场营销理论,通过对A售电公司营销环境进行分析,结合企业服务营销管理实际情况,明确公司营销发展现状,指出营销过程中存在的问题,在7Ps营销策略的基础上,提出A售电公司服务营销优化的策略。同时针对公司营销策略存在的问题提出优化建议和保障措施。A售电公司需从产品组合、价格、渠道、促销、人员、服务流程、有形展示七个方面制定、完善市场营销策略。其中,产品从产品的多样化和提供增值服务两个维度进行优化;价格策略应针对不同客户,分别采用保护定价、差别定价策略;从客户基础数据维护到建立“管家式”客户服务机制两个渠道提升渠道管理能力;从人员促销、企业形象促销以及互联网信息技术促销三个角度进行促销策略优化;人员优化策略包含建立复合型人才梯队,加强营销技能培训,提升营销队伍素质;完善考核激励,激发营销活力三个方面;有形展示从服务环境和服务内容展示优化两个方面展开;服务流程策略主要是从服务流程标准化、构建创新服务体系两个方面进行考虑。希望能够找到更加有利于公司可持续发展的营销策略和建议,为公司发展创造更大的价值。
杨盼[9]（2020）在《电力线路短期负荷预测系统设计及实现》文中指出电力负荷预测,有助于电力部门合理安排电能生产计划,帮助电力部门规划电网发展。但是,在部分欠发达地区,短期负荷预测基本要靠经验评估,预测手段少,预测方法不科学,使得预测结果不太理想,给电力工作造成巨大障碍,不太适应于地区各类发展计划的需求。为弥补该类地区负荷预测手段的不足,论文立足于实际生产环境,搜集了大量电力线路在运行过程中产生的历史负荷数据,通过研究大量文献,对电力线路短期负荷预测的各种算法进行分析研究,将预测算法的功能特点和实际环境进行适应性分析,最终选择了适用于时间序列数据分析处理并具备延时反馈的Elman神经网络算法作为本文的预测基础算法,同时,结合数据分析方法研究出一种训练数据组构建方法,克服历史数据类型单一的缺陷,提高算法模型的预测精度。在算法研究的基础上,论文基于MATLAB软件所提供的UI图形界面设计功能,进行预测系统的用户界面设计,并通过MATLAB具有的软件设计功能完成了预测系统的功能实现,最后利用Microsoft Visual Studio 2010和MATLAB联合编译完成电力线路负荷预测系统的设计和实现,大大提高了系统开发效率,缩减了系统研发周期。为验证系统的适用性,还利用不同变电站的历史数据对系统的功能性和适用性进行了大量的数据验证,最终确认预测系统满足目标环境需求。
张博[10]（2020）在《基于改进神经网络的电力负荷预测研究》文中指出随着电力市场改革的不断深入,准确的短期电力负荷预测不但为电网的安全稳定与经济运行提供保障,也是市场环境下安排电量生产及供电调度的基础。由于电力负荷序列的随机性和周期性以及影响因素的复杂性,目前众多模型的预测精度还未达到电网所要求的满意程度,未来将会对电网运行的安全性、经济性、稳定性提出更高的要求,现代电力系统的发展必须要提高电力系统负荷预测质量,因此,需要探索更加简便高效、精度高的短期电力负荷预测方法。针对短期负荷序列的非线性、不确定性等特性,为了提高短期电力负荷预测精度,解决优化算法易陷入局部最优的问题,提出了一种结合基于群体适应度方差自适应变异的蝙蝠优化算法（AMBA）和小波神经网络（WNN）的短期电力负荷预测方法。该模型根据群体适应度方差以及当前最优解的大小来确定当前最优个体的变异概率并对全局最优个体进行高斯变异,对变异后的蝙蝠个体进行二次寻优。然后利用AMBA优化小波神经网络的网络参数,进而提高了小波神经网络的预测精度,加快了其训练速度。利用AMBA-WNN模型对山东电网某市进行短期负荷预测,实例分析表明,该模型能有效提高短期负荷预测精度,具有很好的实用价值。随着中国经济进入新常态,各种产业、环保政策深入推进,电力负荷呈现出增速减缓的趋势与波动特性,负荷增长趋势的变化造成中长期负荷预测的难度骤增,影响负荷变化的因素和影响效果也都发生了不同程度的变化。造成这一现象的原因,归根结底是由于经济、产业、环保等几个方面的政策变化对电力负荷产生了深刻的影响。然而,政策具有很强的不确定性,政策影响电力负荷的要素众多,且各要素之间的关系和电力负荷所受各要素的影响难以量化。因此,有必要系统化层次化地梳理政策因素下影响电力负荷的相关要素,分析其对电力负荷的影响机理并建立中长期电力负荷预测模型,对于指导新形势下的电力规划与负荷预测具有重要意义。当前中国电力负荷发展面临经济新常态、产业结构调整、节能减排等政策深入推进新形势。在此背景下,针对政策因素对电力负荷影响的多相关性、不确定性等特性,为了提高政策因素影响下的负荷预测的精度,解决政策因素模糊不清、量化困难、难以融入到负荷模型中的问题,提出一种考虑政策因素的中长期负荷预测模型。首先,通过分析各类政策对用电负荷的影响,构建了宏观与微观相结合、层次化的政策影响因素指标体系,系统地反映了政策对负荷的影响;然后,针对传统灰色关联分析模型对未来的电力发展形势考虑不足问题,通过主成分分析对因素指标加权平均,提出一种改进灰色关联分析模型实现各种政策指标对电力负荷影响的赋权,实现主观赋权和客观赋权相结合;最后,采用模糊聚类分析法预测政策因素影响下的负荷。所提模型能够较好地解决负荷的波动性给中长期负荷预测带来的困难,适用于政策变化背景下的中长期负荷预测。算例分析表明,相较于时序外推以及弹性系数等常规预测方法,所提方法具有较好的预测精度和工程应用价值。
二、电力负荷管理系统发展方向的探讨（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、电力负荷管理系统发展方向的探讨（论文提纲范文）
（1）并网型微电网源荷预测及优化运营管理研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 并网型微电网经济运行优化管理研究现状 |
| 1.2.2 微电网市场交易 |
| 1.2.3 微电网分布式能源出力及负荷预测研究现状 |
| 1.2.4 文献评述 |
| 1.3 主要研究内容和创新点 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 论文研究创新点 |
| 1.4 技术路线 |
| 第2章 并网型微电网源荷预测及优化运营研究的理论分析框架 |
| 2.1 相关理论基础 |
| 2.1.1 系统管理理论 |
| 2.1.2 预测理论 |
| 2.1.3 交易费用理论 |
| 2.1.4 最优化理论 |
| 2.1.5 协同理论 |
| 2.1.6 现代运营管理理论 |
| 2.2 微电网系统概述 |
| 2.2.1 微电网基本概念 |
| 2.2.2 并网型微电网基本构架 |
| 2.3 微电网并网运行管理的发展现状分析 |
| 2.3.1 微电网并网运行总则 |
| 2.3.2 并网型微电网建设发展概况 |
| 2.3.3 微电网并网运营发展现状 |
| 2.4 并网型微电网优化运营的管理内容 |
| 2.4.1 并网型微电网发电侧新能源发电预测与优化运营管理研究 |
| 2.4.2 并网型微电网需求侧用户负荷预测与优化运营管理 |
| 2.4.3 微电网电力市场与微电网调度运行机构 |
| 2.5 并网型微电网优化运营管理模式框架 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 并网型微电网发电侧光伏和风力发电功率预测 |
| 3.1 光伏发电系统短期功率预测模型及影响因素 |
| 3.1.1 光伏发电系统短期功率预测模型 |
| 3.1.2 光伏发电输出功率预测的影响因素 |
| 3.2 风电系统短期功率预测模型及影响因素 |
| 3.2.1 风力发电原理概述 |
| 3.2.2 风电输出功率的影响因素 |
| 3.3 微电网发电侧光伏及风力发电预测的主要研究方法 |
| 3.3.1 K-means聚类算法 |
| 3.3.2 改进粒子群算法 |
| 3.3.3 改进K-means聚类算法 |
| 3.3.4 随机森林算法 |
| 3.3.5 相关性分析方法 |
| 3.3.6 预测评价标准 |
| 3.4 并网型微电网发电侧光伏发电功率预测模型 |
| 3.4.1 构建基于随机森林模型的短期光伏发电功率预测模型 |
| 3.4.2 并网型微电网发电侧短期光伏发电功率预测实例仿真 |
| 3.5 并网型微电网发电侧短期风电功率预测模型 |
| 3.5.1 构建基于随机森林的短期风电功率预测模型 |
| 3.5.2 并网型微电网发电侧短期风电功率预测实例仿真 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 并网型微电网需求侧用户负荷预测 |
| 4.1 并网型微电网需求侧用户负荷预测研究方法 |
| 4.1.1 滚动灰色模型 |
| 4.1.2 自回归求积移动平均模型 |
| 4.1.3 支持向量回归机 |
| 4.2 基于标准差法的组合预测模型 |
| 4.2.1 标准差法确定组合权重 |
| 4.2.2 RGM-SVR组合模型 |
| 4.2.3 ARIMA-SVR组合模型 |
| 4.3 自适应权重组合预测模型 |
| 4.4 并网型微电网需求侧用户负荷预测实例仿真 |
| 4.4.1 数据处理 |
| 4.4.2 基于自适应权重组合预测模型的短期用户负荷预测流程 |
| 4.4.3 结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 并网型微电网电力交易市场运营管理 |
| 5.1 研究方法 |
| 5.1.1 区块链基本概念 |
| 5.1.2 联盟区块链技术 |
| 5.1.3 定价策略中的博弈模型 |
| 5.2 并网型微电网市场交易模型 |
| 5.2.1 微电网交易市场整体构架 |
| 5.2.2 并网型微电网运营主体利益博弈与均衡分析 |
| 5.2.3 智能合约的部署 |
| 5.3 并网型微电网市场交易模型实例仿真 |
| 5.3.1 数据来源 |
| 5.3.2 仿真结果 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 基于并网型微电网市场交易的电力经济调度优化管理 |
| 6.1 微电网系统经济运行优化分析 |
| 6.1.1 并网型微电网结构及系统运行主体概述 |
| 6.1.2 微电网能量调度策略与优化模型 |
| 6.2 并网型微电网能量优化求解方案 |
| 6.2.1 松鼠觅食算法 |
| 6.2.2 基于松鼠觅食算法的并网型微电网能量优化求解 |
| 6.3 并网型微电网能量优化模型实例仿真 |
| 6.3.1 基础数据 |
| 6.3.2 仿真结果 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 并网型微电网源荷预测及优化运营管理对策建议 |
| 7.1 并网型微电网一体化运营管理发展方案及建议 |
| 7.1.1 推动能量调度机构与微电网交易市场协同发展 |
| 7.1.2 整合微电网主体机构 |
| 7.2 并网型微电网优化运营管理的配套政策法规体系建设建议 |
| 7.2.1 动态调整微电网定价机制 |
| 7.2.2 建设灵活的市场模式 |
| 7.2.3 推进激励政策实施 |
| 7.3 本章小结 |
| 第8章 结论与展望 |
| 8.1 结论 |
| 8.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得的科研成果 |
| 致谢 |
（2）气电耦合虚拟电厂运营优化及风险评价模型研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 虚拟电厂发展研究综述 |
| 1.2.2 虚拟电厂参与能源电力市场研究综述 |
| 1.2.3 虚拟电厂运营优化研究综述 |
| 1.2.4 虚拟电厂风险评价研究综述 |
| 1.3 论文主要研究内容及技术路线 |
| 1.3.1 论文主要研究内容 |
| 1.3.2 论文研究技术路线 |
| 1.4 论文研究主要成果和创新点 |
| 1.4.1 本文主要研究成果 |
| 1.4.2 本文主要创新点 |
| 第2章 气电耦合虚拟电厂相关理论基础 |
| 2.1 气电耦合虚拟电厂基础理论 |
| 2.1.1 气电虚拟电厂基本概念 |
| 2.1.2 气电虚拟电厂发展过程 |
| 2.1.3 气电虚拟电厂主要类型 |
| 2.2 气电耦合虚拟电厂运营特征 |
| 2.2.1 形态特征 |
| 2.2.2 结构特征 |
| 2.2.3 技术特征 |
| 2.2.4 应用特征 |
| 2.3 气电耦合虚拟电厂内外部运营优化规则 |
| 2.3.1 内外部主体构成 |
| 2.3.2 外部运营策略优化 |
| 2.3.3 内部协同运行模式 |
| 2.4 气电耦合虚拟电厂应用项目经验总结及启示 |
| 2.4.1 国外虚拟电厂应用项目 |
| 2.4.2 国内虚拟电厂应用项目 |
| 2.4.3 经验总结与启示 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 计及多重不确定性的气电耦合虚拟电厂运营优化模型研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 多重不确定性分析及运行架构 |
| 3.2.1 多重不确定性分析 |
| 3.2.2 多重不确定性设备参与气电耦合运行架构 |
| 3.3 计及多重不确定性的气电虚拟电厂多目标优化模型 |
| 3.3.1 目标函数 |
| 3.3.2 约束条件 |
| 3.3.3 不确定性处理 |
| 3.4 气电耦合虚拟电厂多目标运营优化求解方法 |
| 3.4.1 多目标优化模型求解 |
| 3.4.2 基于捕食搜索策略的遗传算法 |
| 3.4.3 设计优化模型求解流程 |
| 3.5 算例分析 |
| 3.5.1 基础数据 |
| 3.5.2 仿真结果分析 |
| 3.5.3 敏感性分析 |
| 3.5.4 收敛性分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 计及电动汽车特性的气电耦合虚拟电厂运营优化模型研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 气电虚拟电厂电动汽车运行特性及运行架构 |
| 4.2.1 电动汽车及耦合设备运营特性 |
| 4.2.2 电动汽车及耦合设备参与气电耦合运行架构 |
| 4.3 计及电动汽车特性的气电虚拟电厂运营优化模型 |
| 4.3.1 目标函数 |
| 4.3.2 约束条件 |
| 4.4 气电耦合虚拟电厂运营优化模型求解算法 |
| 4.4.1 典型粒子群优化算法 |
| 4.4.2 混沌优化算法 |
| 4.4.3 设计优化模型求解流程 |
| 4.5 算例分析 |
| 4.5.1 基础数据 |
| 4.5.2 场景设置 |
| 4.5.3 算例结果分析 |
| 4.5.4 敏感性分析 |
| 4.5.5 收敛性分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 计及综合需求响应的气电耦合虚拟电厂运营优化模型研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 虚拟电厂参与综合需求响应的交易机制与特性分析 |
| 5.2.1 虚拟电厂参与综合需求响应的交易机制 |
| 5.2.2 综合需求响应特性分析 |
| 5.3 计及综合需求响应的气电虚拟电厂运营优化模型 |
| 5.3.1 目标函数 |
| 5.3.2 约束条件 |
| 5.3.3 条件风险价值均值-方差模型 |
| 5.4 气电耦合虚拟电厂参与综合需求响应运营的求解算法 |
| 5.4.1 互利共生阶段 |
| 5.4.2 偏利共生阶段 |
| 5.4.3 寄生阶段 |
| 5.4.4 基于旋转学习策略的SOS改进 |
| 5.5 算例分析 |
| 5.5.1 基础数据 |
| 5.5.2 仿真结果分析 |
| 5.5.3 求解算法性能对比 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 计及多角度特性下气电耦合虚拟电厂运营风险评价模型研究 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 多角度特性下气电虚拟电厂运营风险分析 |
| 6.2.1 多重不确定特性产生风险分析 |
| 6.2.2 含电动汽车产生风险分析 |
| 6.2.3 综合需求响应产生风险分析 |
| 6.3 设计气电耦合虚拟电厂风险评价指标体系 |
| 6.3.1 风险评价指标选取原则 |
| 6.3.2 设计风险评价指标体系 |
| 6.3.3 风险评价指标的预处理 |
| 6.4 基于熵权法-序关系改进的云模型风险评价模型 |
| 6.4.1 熵权-序关系赋权法 |
| 6.4.2 云模型算法 |
| 6.4.3 设计风险评价计算流程 |
| 6.5 算例分析 |
| 6.5.1 场景设置 |
| 6.5.2 基于改进云模型风险评价的结果分析 |
| 6.5.3 基于传统模糊综合评价的结果分析 |
| 6.6 本章小结 |
| 第7章 研究成果和结论 |
| 7.1 本文主要结论 |
| 7.2 未来研究展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 攻读博士学位期间参加的科研工作 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（3）计及新能源的电力现货市场交易优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 新能源对电力现货市场的影响研究 |
| 1.2.2 新能源发电功率预测研究 |
| 1.2.3 电力现货市场电价预测研究 |
| 1.2.4 新能源参与电力现货市场交易研究 |
| 1.2.5 计及碳交易的电力现货市场研究 |
| 1.3 论文主要研究内容和技术路线 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 研究技术路线 |
| 1.3.3 主要创新点 |
| 1.4 本章小结 |
| 第2章 电力现货市场交易优化相关理论基础 |
| 2.1 典型国家电力现货市场发展概述 |
| 2.1.1 美国电力现货市场 |
| 2.1.2 英国电力现货市场 |
| 2.1.3 北欧电力现货市场 |
| 2.2 中国电力现货市场发展概述 |
| 2.2.1 能源电力现状分析 |
| 2.2.2 电力现货市场现状分析 |
| 2.2.3 建设基本原则 |
| 2.2.4 建设关键问题 |
| 2.2.5 未来发展方向 |
| 2.3 电力预测理论基础 |
| 2.3.1 经典预测方法 |
| 2.3.2 机器学习预测方法 |
| 2.3.3 深度学习预测方法 |
| 2.4 系统优化理论基础 |
| 2.4.1 模糊规划 |
| 2.4.2 鲁棒优化 |
| 2.4.3 随机规划模型 |
| 2.5 SD模型及其应用 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 新能源对电力现货市场的影响分析 |
| 3.1 新能源对电力现货市场的影响分析模型 |
| 3.1.1 基于统计数据的影响分析 |
| 3.1.2 基于小波变换与分形理论的特征表示 |
| 3.1.3 基于SVM的特征因素分类 |
| 3.1.4 基于因子分析的特征提取 |
| 3.1.5 影响分析模型框架与流程 |
| 3.2 新能源对现货市场电价影响的实证分析 |
| 3.2.1 数据收集 |
| 3.2.2 基于统计数据的影响实证分析 |
| 3.2.3 基于全部特征的影响实证分析 |
| 3.2.4 基于关键特征的影响实证分析 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 电力现货市场中新能源发电功率预测与电价预测 |
| 4.1 基于CEEMD-SE-HS-KELM的新能源发电功率预测模型 |
| 4.1.1 CEEMD-SE模型 |
| 4.1.2 HS-KELM模型 |
| 4.1.3 CEEMD-SE-HS-KELM |
| 4.1.4 实例分析 |
| 4.2 基于相似日筛选与LSTM的现货市场电价预测模型 |
| 4.2.1 电价影响因素初选 |
| 4.2.2 基于RF的新能源影响量化 |
| 4.2.3 基于改进灰色关联的相似日筛选 |
| 4.2.4 RF-IAGIV-CEEMD-SE-LSTM模型 |
| 4.2.5 实例分析 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 计及新能源与中长期市场影响的现货日前市场交易优化 |
| 5.1 计及新能源与中长期市场的日前市场交易模式 |
| 5.2 中长期合约电量分解模型 |
| 5.2.1 目标函数 |
| 5.2.2 约束条件 |
| 5.3 系统不确定性分析及建模 |
| 5.3.1 新能源出力不确定性 |
| 5.3.2 电力现货价格不确定性 |
| 5.4 计及新能源与中长期合约电量分解的现货日前市场出清模型 |
| 5.4.1 目标函数与约束条件的建立 |
| 5.4.2 多目标函数的模糊优选处理 |
| 5.4.3 基于GA-PSO的优化模型求解算法 |
| 5.5 实例分析 |
| 5.5.1 算例设置 |
| 5.5.2 中长期合约电量分解结果 |
| 5.5.3 系统不确定性求解 |
| 5.5.4 现货日前电力市场出清结果 |
| 5.5.5 惩罚系数对多目标优化结果的影响 |
| 5.5.6 新能源渗透率对多目标优化结果的影响 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 计及新能源的现货日前与日内、日内与实时市场交易优化 |
| 6.1 现货日前、日内与实时市场的组合及及关联分析 |
| 6.2 系统不确定性建模 |
| 6.2.1 系统不确定性模拟 |
| 6.2.2 拉丁超立方生成场景集 |
| 6.2.3 基于改进谱聚类算法的场景削减策略 |
| 6.3 计及新能源的电力现货市场两阶段交易优化模型 |
| 6.3.1 计及新能源的日前与日内市场联合优化模型 |
| 6.3.2 计及新能源的日内与实时市场联合优化模型 |
| 6.4 实例分析 |
| 6.4.1 算例设置 |
| 6.4.2 场景集生成与削减 |
| 6.4.3 日前与日内市场联合优化出清结果 |
| 6.4.4 日内与实时市场联合优化出清结果 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 计及碳市场影响的电力现货市场建设路径分析 |
| 7.1 碳排放相关政策梳理 |
| 7.2 现行政策下碳排放压力分析 |
| 7.2.1 碳排放预测模型 |
| 7.2.2 碳排放预测效果检验 |
| 7.2.3 碳排放总量及碳排放强度预测 |
| 7.2.4 基于碳排放预测结果的政策建议 |
| 7.2.5 碳排放市场建设必要性分析 |
| 7.3 碳交易实施对电力现货市场的影响分析 |
| 7.3.1 碳交易市场现状 |
| 7.3.2 碳交易对电力现货市场的影响分析 |
| 7.4 碳交易与电力现货市场的协同建设建议 |
| 7.5 本章小结 |
| 第8章 研究成果与结论 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 攻读博士学位期间参加的科研工作 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（4）基于负荷预测的家庭能源管理系统电能调度技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国内外家庭电力负荷预测研究现状 |
| 1.2.2 国内外家庭能源管理系统研究现状 |
| 1.3 本文研究目标与研究内容 |
| 第二章 家庭能源管理系统(HEMS)的设计 |
| 2.1 家庭能源管理系统的设计要求 |
| 2.2 家庭能源管理系统框架的总体设计 |
| 2.3 家庭能源管理系统各模块的设计思路 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 HEMS的数据处理方案 |
| 3.1 数据的探索性分析与预处理 |
| 3.1.1 住宅负荷的波动性与随机性 |
| 3.1.2 离群值分析 |
| 3.1.3 自相关性分析 |
| 3.2 住宅负荷的特征工程 |
| 3.2.1 特征工程简介 |
| 3.2.2 特征工程的常用方法 |
| 3.2.3 对家庭负荷数据集进行特征工程 |
| 3.3 住宅负荷的特征选择 |
| 3.3.1 经典的特征选择方法 |
| 3.3.2 快速序列浮动特征选择 |
| 3.3.3 基于遗传算法的序列浮动特征选择 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 HEMS的负荷预测与负荷调度模型 |
| 4.1 家庭能源管理系统的负荷预测 |
| 4.1.1 家庭负荷预测框架 |
| 4.1.2 预测使用的基础模型介绍 |
| 4.1.3 集成方法介绍 |
| 4.1.4 家庭负荷预测框架中的集成方法 |
| 4.1.5 家庭负荷预测仿真实验 |
| 4.2 家庭能源管理系统的电能调度 |
| 4.2.1 家庭电能调度方法 |
| 4.2.2 家庭电能调度实验仿真 |
| 4.3 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得与学位论文相关的成果 |
| 致谢 |
（5）基于神经网络的短期负荷预测模型（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 智能电网和短期负荷预测的研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 行业内研究现状 |
| 1.2.1 经典预测方法 |
| 1.2.2 现代预测方法 |
| 1.3 论文研究内容及结构 |
| 第二章 短期负荷预测与人工神经网络 |
| 2.1 短期负荷预测 |
| 2.1.1 基本负荷预测类型及特点 |
| 2.1.2 负荷特性分析 |
| 2.1.3 影响短期负荷预测的主要因素 |
| 2.1.4 短期负荷预测的具体实施步骤 |
| 2.2 神经网络 |
| 2.2.1 神经网络结构及原理 |
| 2.2.2 卷积神经网络 |
| 2.2.3 循环神经网络 |
| 第三章 基于卷积残差网络的短期负荷预测模型 |
| 3.1 深度残差网络介绍 |
| 3.2 基于卷积残差网络的短期负荷预测模型结构 |
| 3.2.1 模型的输入以及基础结构 |
| 3.2.2 卷积残差网络 |
| 3.2.3 Dropout与批量归一化 |
| 3.2.4 卷积核的选择 |
| 3.2.5 激活函数 |
| 3.3 模型实施细节 |
| 3.4 实验结果与分析 |
| 3.4.1 数据集介绍 |
| 3.4.2 不同宽度和深度下模型的表现 |
| 3.4.3 不同残差块结构和卷积核尺寸对模型的影响 |
| 3.4.4 捷径连接类型对比 |
| 3.4.5 Dropout对模型的影响 |
| 3.4.6 激活函数性能分析 |
| 3.4.7 卷积残差网络与几类主流机器学习模型性能对比 |
| 3.4.8 卷积残差网络在不同季节的预测效果 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于残差LSTM网络的短期负荷预测模型 |
| 4.1 残差LSTM网络模型结构 |
| 4.1.1 Res Net Plus网络介绍 |
| 4.1.2 LSTM简介 |
| 4.1.3 维度加权单元 |
| 4.1.4 集成方法 |
| 4.2 模型实施细节 |
| 4.3 实验结果与分析 |
| 4.3.1 不同模型结构的表现 |
| 4.3.2 残差LSTM网络与几类主流机器学习模型性能对比 |
| 4.3.3 残差LSTM网络在不同年份和季节上的表现 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 下一步的研究计划 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士期间已发表的论文 |
| 攻读硕士期间参加的科研项目 |
（6）地区电网短期负荷预测云平台设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 负荷特性指标研究 |
| 1.2.2 负荷预测方法研究 |
| 1.2.3 负荷预测软件研究 |
| 1.3 研究目标与研究内容 |
| 1.4 论文的结构安排 |
| 第二章 系统开发相关理论和技术方法 |
| 2.1 短期负荷预测相关理论 |
| 2.1.1 短期负荷预测方法 |
| 2.1.2 负荷预测评估方法 |
| 2.2 云计算平台 |
| 2.2.1 云计算概述 |
| 2.2.2 云计算特点 |
| 2.2.3 电网企业云 |
| 2.3 LAMP相关技术 |
| 2.3.1 Linux |
| 2.3.2 Apache |
| 2.3.3 MySQL |
| 2.3.4 PHP |
| 2.4 B/S架构 |
| 2.5 基于Python的网页信息分析和采集 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 负荷预测系统需求分析 |
| 3.1 系统整体需求 |
| 3.2 系统功能需求分析 |
| 3.2.1 负荷预测模块 |
| 3.2.2 人员管理模块 |
| 3.2.3 负荷数据管理模块 |
| 3.2.4 负荷特性管理模块 |
| 3.4 非功能需求分析 |
| 3.4.1 兼容性需求 |
| 3.4.2 性能要求 |
| 3.4.3 安全性需求 |
| 3.4.4 可用性需求 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 负荷预测系统设计 |
| 4.1 云平台架构设计 |
| 4.2 系统架构设计 |
| 4.2.1 资源层 |
| 4.2.2 业务层 |
| 4.2.3 Web层 |
| 4.2.4 访问层 |
| 4.3 系统功能设计 |
| 4.3.1 负荷预测功能设计 |
| 4.3.2 负荷数据管理功能设计 |
| 4.3.3 负荷特性管理功能设计 |
| 4.3.4 人员管理功能设计 |
| 4.4 数据库设计 |
| 4.4.1 概念模型设计 |
| 4.4.2 逻辑模型设计 |
| 4.5 负荷预测算法设计 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 负荷预测系统实现 |
| 5.1 平台环境搭建 |
| 5.2 数据库实现 |
| 5.3 系统功能实现 |
| 5.3.1 登录功能实现 |
| 5.3.2 负荷预测模块实现 |
| 5.3.3 人员管理模块实现 |
| 5.3.4 负荷数据管理模块实现 |
| 5.3.5 负荷特性管理模块实现 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 负荷预测系统测试 |
| 6.1 系统测试环境 |
| 6.1.1 硬件环境 |
| 6.1.2 软件环境 |
| 6.2 功能性测试 |
| 6.2.1 负荷预测功能测试 |
| 6.2.2 人员管理功能测试 |
| 6.2.3 负荷数据以及特性管理测试 |
| 6.3 非功能性测试 |
| 6.3.1 兼容性测试 |
| 6.3.2 性能测试 |
| 6.3.3 安全性测试 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（7）基于电力大数据的用户用电行为分析与用电优化策略研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 基金资助 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 缺失电力负荷数据修复研究现状 |
| 1.2.2 典型用电负荷曲线辨识研究现状 |
| 1.2.3 用户用电优化研究现状 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 第2章 基于用电模式分解重构的缺失电力负荷数据修复方法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 基于K奇异值分解的用户用电模式感知 |
| 2.3 基于编码重构的电力负荷缺失数据修复方法 |
| 2.4 算例分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 基于剪枝策略和密度峰值聚类的行业典型负荷曲线辨识 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于剪枝策略和FDTW距离的负荷曲线相似性度量 |
| 3.2.1 电力负荷曲线的FDTW距离 |
| 3.2.2 基于剪枝策略的负荷曲线相似性度量 |
| 3.3 基于加权密度峰值聚类的行业典型负荷曲线辨识 |
| 3.4 算例分析 |
| 3.4.1 负荷曲线形态相似性度量距离 |
| 3.4.2 行业典型负荷曲线辨识及对比 |
| 3.4.3 基于典型负荷辨识的档案错误排查应用 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 考虑设备用电关联度的用户用电多目标优化策略 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于负荷弹性的用电优化潜力分析 |
| 4.2.1 用户负荷弹性系数 |
| 4.2.2 用户用电优化潜力评估 |
| 4.3 基于互相关系数的用户设备用电关联度辨识 |
| 4.4 考虑设备用电关联度的用户用电多目标优化模型 |
| 4.4.1 基于电价成本的用电优化经济性目标 |
| 4.4.2 基于用电偏移度与设备关联度的用电优化舒适性目标 |
| 4.4.3 用户用电多目标优化模型 |
| 4.5 算例分析 |
| 4.5.1 用电优化潜力评估结果 |
| 4.5.2 设备用电关联度分析结果 |
| 4.5.3 用电多目标优化结果 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 作者简历 |
| 攻读硕士学位期间发表或录用的论文及科研成果 |
（8）A售电公司广东市场服务营销策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的及意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 国内外关于电力市场服务营销研究现状 |
| 1.3.1 国内研究现状 |
| 1.3.2 国外研究现状 |
| 1.3.3 文献评述 |
| 1.4 研究方法 |
| 1.4.1 文献研究法 |
| 1.4.2 比较分析法 |
| 1.4.3 归纳演绎法 |
| 1.5 研究创新之处 |
| 第二章 相关理论综述 |
| 2.1 电力服务营销概念及特征 |
| 2.2 服务营销组合策略 |
| 2.3 PEST分析理论 |
| 2.4 SWOT分析 |
| 第三章 A售电公司广东市场营销现状及存在问题分析 |
| 3.1 A售电公司概况 |
| 3.1.1 A售电公司的组织结构 |
| 3.1.2 A售电公司的主营业务现状 |
| 3.2 A售电公司广东市场服务营销策略现状 |
| 3.2.1 A售电公司产品现状 |
| 3.2.2 A售电公司价格现状 |
| 3.2.3 A售电公司渠道现状 |
| 3.2.4 A售电公司促销现状 |
| 3.2.5 A售电公司人员现状 |
| 3.2.6 A售电公司流程现状 |
| 3.2.7 A售电公司有形展示现状 |
| 3.3 A售电公司广东市场服务营销战略现状 |
| 3.4 A售电公司广东市场服务营销存在的问题及原因分析 |
| 3.4.1 产品存在的问题及其原因分析 |
| 3.4.2 价格存在的问题及原因分析 |
| 3.4.3 渠道存在的问题及其原因分析 |
| 3.4.4 促销存在的问题及其原因分析 |
| 3.4.5 人员存在的问题及其原因分析 |
| 3.4.6 流程的问题及其原因分析 |
| 3.4.7 有形展示的问题及其原因分析 |
| 第四章 A售电公司广东市场服务营销环境分析 |
| 4.1 A售电公司宏观环境分析 |
| 4.1.1 政策环境分析 |
| 4.1.2 经济环境分析 |
| 4.1.3 技术环境分析 |
| 4.1.4 社会环境分析 |
| 4.2 广东售电市场状况与竞争行业分析 |
| 4.2.1 广东售电市场状况分析 |
| 4.2.2 竞争行业分析 |
| 4.3 A售电公司的微观环境分析 |
| 4.3.1 企业资源分析 |
| 4.3.2 企业能力分析 |
| 4.3.3 主要竞争对手分析 |
| 4.3.4 用户需求分析 |
| 4.4 SWOT矩阵战略选择分析 |
| 第五章 A售电公司广东市场服务营销策略的优化 |
| 5.1 提供多元化的电力产品及增值服务 |
| 5.2 制定灵活完善的价格策略体系 |
| 5.3 提升渠道管理能力 |
| 5.4 健全多元化的促销手段 |
| 5.5 打造复合型服务人才梯队 |
| 5.6 建立完善的服务流程体系 |
| 5.7 优化有形展示服务方式 |
| 第六章 A售电公司广东市场服务营销策略的保障措施 |
| 6.1 树立全新营销理念 |
| 6.2 建立专业营销团队 |
| 6.3 加强售电公司信息化管理 |
| 第七章 研究结论与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
（9）电力线路短期负荷预测系统设计及实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 短期电力负荷预测 |
| 1.1.1 认识短期电力负荷预测 |
| 1.1.2 电力负荷的预测内容 |
| 1.1.3 影响电力负荷预测的因素 |
| 1.2 短期电力负荷预测系统的研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 论文的主要意义及研究内容 |
| 1.4 章节安排 |
| 第二章 系统应用场景及功能需求分析 |
| 2.1 论文实施环境分析 |
| 2.1.1 线路负荷特性 |
| 2.1.2 影响负荷的主要因素 |
| 2.1.3 历史数据的特点 |
| 2.2 系统需求分析 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 预测模型的研究及实现 |
| 3.1 经典预测算法的特性及分析 |
| 3.1.1 传统预测算法 |
| 3.1.2 人工智能算法 |
| 3.2 基础预测算法的选择 |
| 3.2.1 预测算法的特性需求分析 |
| 3.2.2 算法基础的确定 |
| 3.3 编译环境的选择 |
| 3.3.1 MATLAB介绍 |
| 3.3.2 预测算法的功能需求分析 |
| 3.4 Elman神经网络结构分析 |
| 3.5 训练数据的分析和构建 |
| 3.5.1 输入数据的分析和构建 |
| 3.5.2 验证数据的构建 |
| 3.6 数据的处理 |
| 3.6.1 异常数据处理 |
| 3.6.2 数据归一化处理 |
| 3.7 预测算法模型的设计 |
| 3.7.1 预测算法的设计 |
| 3.7.2 预测模型的构建 |
| 3.7.3 训练函数的选择 |
| 3.8 预测模型的优化 |
| 3.8.1 网络延时参数的优化 |
| 3.8.2 网络规模参数的优化 |
| 3.9 本章小结 |
| 第四章 负荷预测系统设计及实现 |
| 4.1 系统基本框架 |
| 4.2 图形窗口设计及功能实现 |
| 4.2.1 菜单栏设计 |
| 4.2.2 功能键设计 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 系统性能测试 |
| 5.1 系统性能测试的目的 |
| 5.2 系统测试环境 |
| 5.3 系统模块功能验证 |
| 5.4 系统安全性检查 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 论文结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录1 |
| 附录2 |
| 附录3 |
（10）基于改进神经网络的电力负荷预测研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 电力负荷影响因素研究现状 |
| 1.2.2 电力负荷预测研究现状 |
| 1.3 研究内容及章节安排 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 章节安排 |
| 第二章 电力负荷预测的基本理论 |
| 2.1 概述 |
| 2.2 历史数据的预处理 |
| 2.3 电力负荷预测的特点、基本原理和方法 |
| 2.3.1 电力负荷预测的特点 |
| 2.3.2 电力负荷预测的基本原理 |
| 2.3.3 电力负荷预测的方法 |
| 2.4 电力负荷预测的基本步骤和误差分析 |
| 2.4.1 电力负荷预测的基本步骤 |
| 2.4.2 电力负荷预测的误差分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于自适应变异蝙蝠优化小波神经网络的短期负荷预测 |
| 3.1 概述 |
| 3.2 模型搭建 |
| 3.2.1 小波神经网络 |
| 3.2.2 蝙蝠优化算法 |
| 3.2.3 自适应变异蝙蝠优化算法 |
| 3.2.4 自适应变异蝙蝠优化小波神经网络模型建立 |
| 3.3 算例分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 考虑政策因素的中长期负荷预测 |
| 4.1 概述 |
| 4.2 政策因素下的负荷影响因素指标体系的构建 |
| 4.2.1 政策因素对电力负荷的影响分析 |
| 4.2.2 政策因素指标体系构建 |
| 4.3 改进灰色关联分析模型的建立 |
| 4.3.1 传统灰色关联分析模型 |
| 4.3.2 主成分分析 |
| 4.3.3 改进灰色关联分析模型 |
| 4.4 基于模糊聚类的中长期负荷预测 |
| 4.5 算例分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 总结和展望 |
| 5.1 工作总结 |
| 5.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 在读期间公开发表的论文 |
| 致谢 |
四、电力负荷管理系统发展方向的探讨（论文参考文献）
- [1]并网型微电网源荷预测及优化运营管理研究[D]. 赵文婷. 太原理工大学, 2021(01)
- [2]气电耦合虚拟电厂运营优化及风险评价模型研究[D]. 刘沆. 华北电力大学(北京), 2021
- [3]计及新能源的电力现货市场交易优化研究[D]. 王珂珂. 华北电力大学(北京), 2021(01)
- [4]基于负荷预测的家庭能源管理系统电能调度技术研究[D]. 霍文浩. 广东工业大学, 2021
- [5]基于神经网络的短期负荷预测模型[D]. 盛子聿. 西南大学, 2021(01)
- [6]地区电网短期负荷预测云平台设计与实现[D]. 邵雪羚. 电子科技大学, 2021(01)
- [7]基于电力大数据的用户用电行为分析与用电优化策略研究[D]. 金伟超. 浙江大学, 2021
- [8]A售电公司广东市场服务营销策略研究[D]. 张茜. 广西大学, 2020(07)
- [9]电力线路短期负荷预测系统设计及实现[D]. 杨盼. 电子科技大学, 2020(03)
- [10]基于改进神经网络的电力负荷预测研究[D]. 张博. 山东理工大学, 2020(02)