【摘 要】
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建设能源互联网企业是我国新一轮能源革命和绿色友好发展的重要途径.为更好地实现能源的高效利用,对能源互联网企业产业链的融合研究势在必行.本文首先采用多维一体化方法分析了能源互联网体系内上、中、下游产业的组成要素.利用互联网数据中心和区块链技术,研究提出了以多元主体与供需联动为主的“一站式”能源互联网企业的多能源综合利用体系;其次,基于敏捷制造理念、大数据和人工智能技术,探讨了能源互联网企业的盈利机制、核心竞争力和能源互联网的优化配置模式,实现了多产业能源供应的横向互补和纵向优化;最后,分析提出了在能源互联网
【机 构】
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国网江苏省电力有限公司南京供电分公司,南京 210019;天津相和电气科技有限公司,天津 300000
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建设能源互联网企业是我国新一轮能源革命和绿色友好发展的重要途径.为更好地实现能源的高效利用,对能源互联网企业产业链的融合研究势在必行.本文首先采用多维一体化方法分析了能源互联网体系内上、中、下游产业的组成要素.利用互联网数据中心和区块链技术,研究提出了以多元主体与供需联动为主的“一站式”能源互联网企业的多能源综合利用体系;其次,基于敏捷制造理念、大数据和人工智能技术,探讨了能源互联网企业的盈利机制、核心竞争力和能源互联网的优化配置模式,实现了多产业能源供应的横向互补和纵向优化;最后,分析提出了在能源互联网大环境下,加速能源供应与消费模式方面的转型,进一步发掘能源利用潜在价值的对策建议.研究结论对能源互联网企业实现产业链融合的相关机制构建和对策研究有重要的启示.
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针对季节性划分不准确及气象条件动态变化对短期电力负荷预测造成的影响,提出一种基于负荷聚类与趋势自适应分段的电力负荷短期预测算法.算法首先对历史数据进行聚类以实现对负荷曲线的季节性划分,然后提取各季节负荷变化趋势并对负荷曲线自适应分段,最后通过改进ORELM模型实现各季节负荷的多分段建模与预测.实验结果表明,相比于支持向量回归及极限学习机等已有方法,文中算法取得更优的预测精度和对不同季节及气象条件的鲁棒性.
近年来,故障指示器凭借其接入灵活性和经济性被广泛应用于配电网故障定位中.然而过多的安装是没有必要的,合理选择安装故障指示器的数量及位置能达到配电网可靠性及经济性的综合最优.针对配电网中故障指示器优化配置问题,提出了一个综合考虑配电网可靠性指标及经济性的目标函数,并运用二进制粒子群优化算法进行了优化求解.通过在IEEE 33节点配电系统中的测试,验证了所建模型的有效性.同时,与免疫算法的优化结果进行了对比,分析结果表明,二进制粒子群算法由于其收敛速度快,所需迭代次数少,对于求解该问题具有优势.
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