基于负荷特性的电力用户风险预警模型及系统构建研究

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随着能源互联网、分布式发电、特高压输电等先进技术的不断发展,电力系统的发展呈现出多元化、智能化、分布式等特点,电力用户作为电力产业链的终端,不仅对电力系统依赖程度逐步加深,也会对电力系统产生反馈效应,给电网安全稳定运行带来了更为复杂的风险,因此亟需对用户侧电力风险管理问题进行研究。电力负荷数据能够真实地反映电力用户的用电情况,以往研究主要集中于负荷预测、负荷分类等,取得了很好的效果,但在电力风险预警领域的研究很少。本文从电力负荷特性的角度出发,对电力用户分类与电力风险管理理论进行了深入的分析,构建了基于负荷特性的电力用户风险预警体系,从选取负荷特性风险指标、建立预警模型、分析和设计预警系统、提出应对措施等角度阐述。然后,对模糊C均值聚类算法进行改进,构建综合型负荷模式风险预警模型,解决了传统模糊聚类算法聚类数量不易确定、对初始聚类中心敏感、计算不稳定、迭代次数高等缺点;基于随机重排多重分形去趋势波动分析算法构建了单值型负荷特性风险预警模型,从数据本身确定负荷特性风险预警阈值,替代了以往带有主观性和经验性的阈值确定方法,为风险预警提供了强有力的理论依据,同时利用实际用电数据进行了有效性验证。最后,在理论研究的基础上,采用信息化思路和手段,从需求分析、框架设计、功能模块设计及风险应对机制等方面,对电力用户风险预警系统的构建进行了前期研究,帮助供电企业和电力用户深入的认识用电负荷特性变化背后隐藏的规律,为电力规划、电网安全和电力事故防范提供决策依据。
摘要第5-6页
Abstract第6页
第1章 绪论第9-15页
    1.1 选题背景及研究意义第9-10页
        1.1.1 选题背景第9页
        1.1.2 研究的目的和意义第9-10页
    1.2 国内外研究现状第10-13页
        1.2.1 电力用户分类理论研究第10-11页
        1.2.2 电力风险管理理论研究第11-13页
    1.3 本文研究内容及思路第13-15页
第2章 基于负荷特性的电力用户风险预警体系构建第15-24页
    2.1 电力负荷特性概述第15-16页
    2.2 风险预警体系的定义及构成第16-17页
    2.3 电力用户风险预警体系构建第17-23页
        2.3.1 构建原则第17-18页
        2.3.2 体系构成第18-23页
    2.4 本章小结第23-24页
第3章 基于模糊聚类的综合型负荷模式风险预警模型第24-37页
    3.1 模糊C均值算法及云模型第25-27页
        3.1.1 模糊C均值算法第25页
        3.1.2 聚类效果检验函数的比选第25-26页
        3.1.3 云模型理论第26-27页
    3.2 基于改进FCM算法的负荷模式提取第27-34页
        3.2.1 算法步骤第27-31页
        3.2.2 算例分析第31-34页
    3.3 综合型负荷模式风险预警流程第34-35页
    3.4 本章小结第35-37页
第4章 基于波动分析的单值型负荷特性风险预警模型第37-46页
    4.1 改进多重分形去趋势波动分析算法第37-39页
    4.2 基于SMF-DFA算法的负荷风险阈值提取第39-43页
        4.2.1 算法步骤第39-40页
        4.2.2 SMF-DFA算法有效性验证第40-42页
        4.2.3 算例分析第42-43页
    4.3 单值型负荷特性风险预警流程第43-45页
    4.4 本章小结第45-46页
第5章 电力用户风险预警系统分析与设计第46-59页
    5.1 系统需求分析第46-50页
        5.1.1 系统应用范围第46-47页
        5.1.2 功能性需求第47-48页
        5.1.3 非功能性需求第48-50页
    5.2 系统框架设计第50-55页
        5.2.1 系统技术原则第50-51页
        5.2.2 系统部署方案第51-52页
        5.2.3 系统分层关系第52-53页
        5.2.4 系统组件关联设计第53-54页
        5.2.5 系统数据流第54-55页
    5.3 系统功能模块设计第55-57页
    5.4 风险应对机制第57-58页
    5.5 本章小结第58-59页
第6章 研究成果和结论第59-61页
参考文献第61-68页
攻读硕士学位期间发表的论文及其他成果第68-69页
致谢第69页
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