【摘 要】
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本文全面分析了国内外需求侧管理研究现状及发展趋势,并结合试点地区实际,从整合实时用电信息和气象信息等多信息源出发,开发了一套基于多信息源的电力需求侧管理平台,统一管
【出 处】
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华北电力大学(北京) 华北电力大学
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本文全面分析了国内外需求侧管理研究现状及发展趋势,并结合试点地区实际,从整合实时用电信息和气象信息等多信息源出发,开发了一套基于多信息源的电力需求侧管理平台,统一管理基础数据,同时,通过模糊c均值聚类法对海量负荷数据进行形态分析,研究建立了一套负荷特性评估指标及相关性分析方法,并基于ARIMA模型及BP神经网络模型,提出了含预测-校正的短期负荷组合预测方法,实现对智能电网中海量数据的精细化分类,为制定自上而下的分层分区的用电优化决策方案和需求侧改进措施提供支撑,提高系统运行的可靠性和经济性,指导用户科学用电。这对于把握当前智能配电系统大规模建设的良好时机,充分发挥智能配电网的潜力,大力提升用电效率、发挥需求侧管理潜能,为进一步科学用电、合理用电、节约用电、加强能效管理奠定基础,对全力推进电力需求侧管理信息平台和长效机制的建设具有重要的指导作用。
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