1 绪 论
1.1 研究背景与意义
1.2 负荷曲线特征提取研究现状
1.3 用户聚类分析研究现状
1.4 计及聚合商的需求响应研究现状
1.5 本文研究内容
2 面向需求响应的负荷曲线特征提取和优选
2.1 影响用户参与需求响应的主要因素
2.2 基于需求响应的特征分类及指标提取
2.2.1 时域特征
2.2.2 频域特征
2.2.3 波动性特征
2.2.4 稳定性特征
2.3 基于模拟退火粒子群优化的稳定性特征提取
2.3.1 SAX算法原理及改进
2.3.2 基于模拟退火粒子群的参数优化
2.4 基于改进层次分析-熵权法的特性指标优选
2.5 考虑聚类贡献度的时域指标加权和更新策略
2.6 算例分析
2.6.1 数据预处理
2.6.2 特性指标优选结果
2.6.3 公共数据集聚类分析结果
2.7 本章小结
3 基于特性指标降维的分布式双层聚类分析
3.1 面向电力数据的分布式双层聚类框架
3.2 局部聚类-自适应Kmeans算法
3.3 全局聚类-改进AP算法
3.3.1 AP算法基本原理
3.3.2 相似度矩阵的改进
3.3.3 偏向参数的改进
3.4 算例分析
3.4.1 算法性能对比分析
3.4.2 算法应用-大数据用户用电行为分析
3.5 本章小结
4 计及需求响应灵活性的负荷聚合商多时段经济调度
4.1 需求响应灵活性分析
4.1.1 需求响应特征集分类
4.1.2 需求响应灵活性指标构建
4.1.3 负荷聚合商的需求响应灵活性
4.2 基于可调度容量上报博弈的多时段经济调度策略
4.2.1 含分布式新能源的智能电网调度框架
4.2.2 家庭负荷建模及调度方式
4.2.3 日前调度-负荷聚合商可调度容量上报博弈模型
4.2.4 计及新能源出力偏差和用户违约的负荷聚合商实时调度
4.3 多时段经济调度流程设计及求解
4.4 案例分析
4.4.1 系统及参数设置
4.4.2 案例设置
4.4.3 新能源消纳情况对比
4.4.4 激励电价结果对比
4.4.5 聚合商收益情况对比
4.4.6 聚合商用电情况对比
4.4.7 实时调度不确定性对新能源消纳的影响
4.5 本章小结
5 结论与展望
5.1 主要工作和结论
5.2 研究展望
参考文献
附录
A 作者在攻读学位期间发表的论文目录:
B 作者在攻读学位期间参与的科研项目:
C IEEE33节点配电系统计算数据:
D 学位论文数据集:
致谢
重庆大学;