【摘 要】
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深度探索用户负荷特性及可调节潜力是电力大数据背景下电力市场精细化发展的迫切需求.该文提出一种考虑用户负荷特性和可调节潜力的用户用电行为综合分类方法,适用于电力系统负荷数据量大、用户用电行为影响因素较多的情况.首先,通过面向电力大数据的用户用电行为影响因素多维分析,提出考虑用户负荷特性和可调节潜力的用电行为综合分析实施架构.其次,为实现考虑用户用电行为多维影响因素作用下的精准聚类,该文设计一种融合K-means和SOM进行二次聚类以及BP神经网络进行反向调整修正的综合聚类方法.最后,通过选取爱尔兰地区实测负
【机 构】
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华北电力大学,北京市 昌平区 102206;国网河北省电力有限公司,河北省 石家庄市 050000
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深度探索用户负荷特性及可调节潜力是电力大数据背景下电力市场精细化发展的迫切需求.该文提出一种考虑用户负荷特性和可调节潜力的用户用电行为综合分类方法,适用于电力系统负荷数据量大、用户用电行为影响因素较多的情况.首先,通过面向电力大数据的用户用电行为影响因素多维分析,提出考虑用户负荷特性和可调节潜力的用电行为综合分析实施架构.其次,为实现考虑用户用电行为多维影响因素作用下的精准聚类,该文设计一种融合K-means和SOM进行二次聚类以及BP神经网络进行反向调整修正的综合聚类方法.最后,通过选取爱尔兰地区实测负荷数据及用户用电行为相关影响因素数据,验证该文所提分类方法的有效性和实用性,同时也证明该方法对于多场景下所具有的泛化能力.
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偏航角零点漂移严重影响风电机组性能,将之消除的前提是对其进行可靠且快速的检测.基于风能捕获机理,该文提出一种运用机器学习算法的偏航角零点漂移诊断方法.首先,采用孤立森林(isolated forest,IF)异常值检测算法对数据进行预处理;其次,建立非参数模型稀疏高斯过程回归(sparse Gaussian process regression,SGPR)估计偏航角零点漂移;最后,利用多个风电场的风电机组实际运行数据对所提方法进行验证,并分析不同诊断模型对数据量的依赖性.结果表明:IF+SGPR方法准确性
功角稳定与电压稳定是交直流混联电网机电暂态尺度内两种不同稳定模式,快速准确判别主导模式是实施有效控制的前提和基础.该文首先针对两种典型系统,分析不同主导稳定模式下节点电压的幅值与相位时空变化规律,以及不同交流支路段的响应特征差异;其次,利用基于响应信息的定量评价指数——简化支路暂态输电能力sBTTC指数实现不同模式下关键支路的统一识别;在此基础上,结合关键支路垂足电压位置、功率与相位变化率以及相位差大小等特征,提出主导稳定模式判别方法和降低系统失稳风险的紧急控制策略.面向交直流混联大电网的仿真结果,验证判
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