【摘 要】
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面对能源短缺和环境污染问题,为了实现节能减排的目标,可再生能源近年来得到发展.可再生能源产能特性不同于传统的电力网络,具有更强的波动性与不稳定性,使得供电侧与用电侧
【机 构】
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清华大学,北京,100084;达拉纳大学,法伦79188,瑞典;
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面对能源短缺和环境污染问题,为了实现节能减排的目标,可再生能源近年来得到发展.可再生能源产能特性不同于传统的电力网络,具有更强的波动性与不稳定性,使得供电侧与用电侧负荷特性的相互匹配尤为重要.因此,在实际工程应用中,需要对建筑用电的负荷特性做深入分析,有助于传统电力系统与可再生能源的结合,指导调配控制策略的设计制定.本研究关注区域、城市规模级别下,不同家庭住户的用电负荷特性,针对住宅用电负荷展开聚类分析,分析区域内住宅的日用电特性.原始数据来自各户家庭智能电表的每日电耗数据,在一年时间的监测跨度下,每一户数据呈现“高维特征”.为避免“维数灾难”,本研究引入自编码算法对高维数据做降维运算,并利用k维近邻算法对用电数据预处理剔除异常值.对降维后的数据做聚类分析,分析不同类别的用电尖峰值与负荷特性,得到住宅用电量随季节变化特征.本研究以中国南京市城区住宅为例,对住宅建筑用电做聚类分析,本研究对于区域用电容量设计以及储能规划具有一定的指导作用.
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