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计及设备用电特性和用户用电模式的负荷分解方法

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第一章 绪论

1.1课题研究背景

1.2 用户负荷分解国内外研究现状

1.3本文所做的工作

第二章 计及用户用电模式的负荷分解

2.1 负荷电气特征

2.2 计及改进k均值聚类的用电模式特征分类

2.3 基于梯度提升树用户负荷分解

2.4算例分析

2.5本章小结

第三章 计及设备用电特性的用户负荷分解

3.1 用户负荷近似度

3.2算例分析

3.3本章小结

第四章 总结与展望

4.1 结论

4.2 展望

参考文献

附录

附图1:REDD数据集11种负荷96点日用电曲线图

附图2:REDD数据集11种负荷典型用电模式图

附图3:Tracebase数据集15种负荷96点日用电曲线图

附图4:Tracebase数据集15种负荷典型用电模式曲线图

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致谢

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摘要

建筑能耗是仅次于工业能耗的第二大能耗,降低建筑能耗对实现全社会节能减排目标具有重要意义。而针对建筑和建筑群进行有效负荷监测与需求侧管理是提高建筑能效管理水平、降低建筑能耗、缩减建筑的能源成本和运行成本的重要手段。用户负荷的分类分解是负荷监测与需求侧管理的基础,也是挖掘用户侧节能潜力与实现更为精准负荷预测的前提条件。 为了实现对用户负荷的分解分类,本文从居民负荷与建筑负荷出发,考虑设备负荷数据集与商业建筑实测数据,挖掘用户用电模式与设备用电特性,最终实现了一种计及设备用电特性和用户用电模式的负荷分解方法。主要研究工作如下: 针对传统的负荷分解方法只考虑负荷的电气特性的缺点,提出了计及用户用电模式的负荷分解方法。该方法在考虑用户的使用习惯与负荷启动周期性特点的基础上,结合主成分分析法与聚类分析的降维特性,采用梯度提升树来进行类型判别。算例采用公共数据集REDD与Tracebase Repository进行了方法验证。 针对传统负荷分解算法判据单一的劣势,在综合考虑设备用电特性的基础上,借助设备用电特性特征库,结合能够考虑多个特征的近似度指标,提出了计及设备用电特性的用户负荷分解。利用商业建筑实测数据进行算例验证并进行分析,验证了该算法的有效性。

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