【摘 要】
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随着分布式能源、储能以及多元负荷的接入,配电网的建设日趋成熟,运行方式灵活多变。同时伴随着电力体制的不断改革,用户对供电可靠性需求不断提升,如何打通用户可靠性管理需求的最后一米,量化终端用户的供电需求,进而满足不同区域、不同类型用户的差异化供电可靠性需求,提高配电网的供电可靠性水平,是当前的亟需解决的问题。因此本文结合终端用户用电信息数据融合和深度挖掘方法分析用户的用电行为,量化分析终端用户的供电
【基金项目】
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国家自然科学基金（52077103）；
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随着分布式能源、储能以及多元负荷的接入,配电网的建设日趋成熟,运行方式灵活多变。同时伴随着电力体制的不断改革,用户对供电可靠性需求不断提升,如何打通用户可靠性管理需求的最后一米,量化终端用户的供电需求,进而满足不同区域、不同类型用户的差异化供电可靠性需求,提高配电网的供电可靠性水平,是当前的亟需解决的问题。因此本文结合终端用户用电信息数据融合和深度挖掘方法分析用户的用电行为,量化分析终端用户的供电需求,采用大数据聚类与灰色关联度方法实现终端用户的停电属性划分,并通过融合多源数据实现基于属性划分的区域停电信息智能研判。具体工作如下:（1）研究了结合孤立森林理论与三次样条插值的终端用户用电数据融合技术,实现用户用电数据中异常值的定位与插值,形成了优良样本数据;然后针对高维数据特征,通过研究基于信息熵分段聚合近似实现样本数据的特征提取,进而采用谱聚类算法实现用户典型负荷曲线的提取,为下文用户的供电需求量化提供数据基础。（2）通过对不同类型终端用户的供电需求进行分析,以及终端用户对供电可靠性、电能质量、以及经济损失需求的量化,构建终端用户供电需求模型,研究基于大数据聚类和灰色关联度分析的方法,实现终端用户的停电属性和供电需求等级划分。为下文停电信息研判提供用户属性信息。（3）通过结合多源系统信息,确定停电区域与停电性质。针对事故停电,研究基于改进量子遗传算法求解开关量特征与希尔伯特-黄变换（Hilbert-Huang Transform,HHT）求解电气量特征。通过研究停电区域内不同属性用户对停电特征的影响,确定改进加权D-S证据理论（Dempster-Shafer evidence theory）的权重赋值,进而实现融合多源数据的停电信息综合决策,并结合停电区域用户供电需求等级与停电属性,为停电抢修提供信息支撑,提升终端用户的供电可靠性水平。
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