【摘 要】
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随着我国社会经济的快速发展,传统电网的应用面临着化石能源枯竭、系统维护不易、用户服务模式单一等问题,在此背景下,智能电网的研究掀起了一股新的热潮,正在逐渐发展为当今世界电力系统变革的新方向。社会的不断发展带来了电能需求的不断增长,而能源危机不断增大导致电能供需矛盾日益突出,需求响应作为智能电网下的重要互动资源,借助于不断发展的智能电网技术,能够很好地解决电能供需问题。电力负荷预测是进行电量平衡分析
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随着我国社会经济的快速发展,传统电网的应用面临着化石能源枯竭、系统维护不易、用户服务模式单一等问题,在此背景下,智能电网的研究掀起了一股新的热潮,正在逐渐发展为当今世界电力系统变革的新方向。社会的不断发展带来了电能需求的不断增长,而能源危机不断增大导致电能供需矛盾日益突出,需求响应作为智能电网下的重要互动资源,借助于不断发展的智能电网技术,能够很好地解决电能供需问题。电力负荷预测是进行电量平衡分析的基础,是电网建设及城市规划的重要条件,预测结果的准确性也将直接影响着需求响应方案的制定及电网的稳定运行。随着城市居民用电量的逐渐增多,电网负荷峰谷差逐渐拉大,基于智能电网技术并以智能小区为依托,对居民负荷进行精准的预测也将逐渐成为电力需求响应的主要构成部分。基于上述分析,论文的主要研究工作如下:首先,对需求响应机制、智能小区相关理论及电力负荷预测基本方法进行综述,梳理了我国居民参与需求响应的现状,为论文工作的顺利展开提供理论基础。然后,分析了智能小区居民负荷特性及影响因素,分别从年负荷特性、月负荷特性、典型日负荷特性三个层面进行分析,梳理了小区居民的负荷特征,并在此基础上,通过定量与定性分析的方法,分析了气象因素、日类型、日期差距与居民电价等因素对居民负荷的影响程度。其次,基于模糊隶属度函数、时点聚类进行负荷曲线的峰、平、谷时段划分,通过对居民需求价格弹性的分析,模拟分时电价情境,分别提出等量负荷削减模型和等比例负荷削减模型,并通过选取典型日负荷曲线,模拟在电价信号下的居民负荷曲线变动情况,分析了电价需求响应因素对居民用电的影响。接着,考虑到需求响应对负荷预测精准度的要求较高,基于目前使用较为广泛的短期负荷预测方法,结合影响智能小区居民用电的相关因素,提出了一种由集合经验模态分解模型、遗传算法、极限学习机模型组合的分段预测模型,并通过MATLAB进行模拟仿真分析。最后,综合前述分析结果,分别从居民用电特征差异性、居民需求响应电价机制设计、提高需求响应精度的辅助技术、优化配电网运行四个方面提出促进智能小区居民参与需求响应的建议。本文旨在通过对需求响应下的智能小区居民负荷开展分析,并提出智能小区居民负荷电价响应模型及短期负荷预测模型,为电网的安全运行及电力规划提供依据,为需求侧管理提供决策支持。
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