負荷時間彈性識別及在有序用電優(yōu)化中的應用的開題報告

負荷時間彈性識別及在有序用電優(yōu)化中的應用的開題報告開題報告一、選題背景和意義隨著能源消費量不斷增加，能源供需矛盾突出，電力系統不斷加大了對用戶的經濟約束力力度，而用戶也越來越需要運用現代科技手段來優(yōu)化其用電行為，從而協調用戶與電網的互動，以及提高電力系統的穩(wěn)定性與經濟性。基于此，用電優(yōu)化技術已經成為了當前電力系統建設、管理與運行的重點。為了有效地實現用電優(yōu)化，一方面需要提高用戶的用電行為水平，另一方面也需要將用戶的用電行為特征與電力系統的運行考慮到一起，使得用戶能夠更好地適應電力系統對于用電行為的需求。二、研究目標和內容本文擬對負荷時間彈性識別及其在有序用電優(yōu)化中的應用進行研究。具體目標包括：1.嘗試構建適合描述用戶用電行為特征的負荷時間彈性模型2.利用該負荷時間彈性模型分析用戶用電數據3.給出有序用電優(yōu)化的實現方案4.驗證該實現方案對于電網的穩(wěn)定性和經濟性貢獻的有效性具體研究內容包括：1.相關理論知識的學習和綜述，主要包括負荷時間彈性的基本概念、有序用電優(yōu)化相關理論等；2.用戶用電行為特征的分析、負荷時間彈性識別模型的構建和驗證；3.實際用戶用電需求的預測和有序用電優(yōu)化的模型構建；4.實際數據測試與分析，以驗證該模型策略的可行性和有效性。三、研究方法和技術路線本文的研究方法和技術路線包括：1.實現負荷時間彈性模型的構建與驗證，主要采用基于機器學習（如神經網絡、支持向量機等）的數據挖掘、模式識別技術等，來實現對用戶用電行為關鍵特征的提取、彈性量值的計算和建模；2.實現有序用電優(yōu)化的方案實現，主要基于集成學習模型（如隨機森林、XGBoost等）等，將多算法建立的預測模型結合起來，以實現預測精度與穩(wěn)定性的提升；3.考慮調度中心、智能電表、數據傳輸平臺等多環(huán)節(jié)進行系統集成。四、預期成果本文預期可以對負荷時間彈性識別及其在有序用電優(yōu)化中的應用進行研究，提出一種新的用電能力分配方案，并進行實際測試和評估，以驗證其可行性與有效性。本文的主要預期成果包括：1.提出負荷時間彈性識別模型，實現用戶用電行為的分析和模型構建；2.提出有序用電優(yōu)化方案，根據負荷時間彈性模型結合主成分分析預測模型，實現對用電安排方案的優(yōu)化；3.實現典型數據集上的模型測試與分析。五、研究計劃和進度安排本文的主要研究工作包括：1.閱讀文獻，把握研究現狀和發(fā)展趨勢，并總結出研究問題；2.建立負荷時間彈性模型，構建數據預處理方法，并實現成果；3.實現有序用電優(yōu)化方案，并進行實際測試；4.撰寫論文和展示論文成果；六、參考文獻[1]王文娟,賈駿等.基于神經網絡的用戶負荷時間彈性預測模型[J].電力系統自動化,2013(11):74-78.[2]張飛飛,鄭朝輝等.基于支持向量機的電網永磁風機負荷時間彈性模型[J].中國電機工程學報,2011,31(30):15-20.[3]Li,Z.,Lin,J.,Shahidehpour,M.V.,&Cai,C.(2017).Optimalpowerschedulingforresidentialmicrogridusingdecisiontreesandmixedintegerlinearprogramming.AppliedEnergy,194,485-498.[4]Aggarwal,G.,Azeemi,Y.,Ali,S.A.,&Herreen,M.(2017).Applicationsofartificialintelligenceandmachinelearninginpowersystems.InAdvancesinsmartgridandrenewableenergy(pp.63-91).Springer,Cham.[5]Bozkurt,Z.E.,Cetin,I.,&Gungor,V.C.(2018).Asurveyonloadprofilingandelectricityconsumptionpatternsinsmart