典型电力用户需求响应分析研究

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1、学校代码10459学号或申请号201212182101密级硕士学位论文典型电力用户需求响应分析研究作者姓名：牛贞贞导师姓名：赵国生副教授学科门类：工学专业名称：电力电子与电力传动培养院系：电气工程学院完成时间：2015年5月AthesissubmittedtoZhengzhouUniversityforthedegreeofMasterAnalysisandResearchontheTypicalPowerUserDemandResponseByZhenzhenNiuSupervisor:Prof.GuoshengZha

2、oPowerElectronicsandPowerTransmissionSchoolofElectricalEngineeringMay，2015学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的科研成果。对本文的研究作出重要贡献的个人和集体，均巳在文中以明确方式标明。本声明的法律责任由本人承担。学位论文作者（签名）：.a曰期：年&月学位论文使用授权声明本人在导师指导下完成的论文及相关的职务作品，

3、知识产权归属郑州大学。根据郑州大学有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留或向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被査阅和借阅；本人授权郑州大学可以将本学位论文的全部或部分编入有关数据库进行检索，可以釆用影印、缩印或者其他复制手段保存论文和汇编本学位论文。本人离校后发表、使用学位论文或与该学位论文直接相关的学术论文或成果时，第一署名单位仍然为郑州大学。保密论文在解密后应遵守此规定。学位论文作者：桃丄曰期：夕年6月多曰摘要摘要本课题首先从电力需求侧响应的基本概念、背景意义以及发展现状等方面入手展开介绍，然

4、后主要对以下三方面进行分析研究。（1）负荷特性分类技术研究。根据电力用户的实际负荷曲线对电力负荷进行分类，将电力用户的日负荷曲线特性相近的分为一类，相异的分为不同类，以便更好地对电力负荷进行管理。基于实际负荷曲线进行分类的负荷分类方法有很多种，本文介绍了几种常用的分类算法，其中模糊C均值聚类算法在运行时间、分类效果、稳定性等方面均表现比较良好，但是传统的模糊C均值聚类算法存在着不能自动确定聚类数目和模糊加权指数需要根据经验给定的缺点，针对此，论文对模糊C均值聚类算法进行了改进，并基于MATLAB平台进行了仿真分析。（2）

5、典型电力用户负荷特性分析研究。对电力用户的负荷特性进行分析有利于更好地掌握各个地区和各个电力用户的负荷特性，对进行负荷管理、制定需求响应措施、进行负荷预测等有着重要的意义。本文对公共机构、商业楼宇和高耗电行业等典型电力用户的负荷特性进行了分析研究，并对重新分类之后的每类电力用户的负荷特性进行分析，为电力需求侧响应的分析研究做准备。（3）电力需求侧响应分析研究。电力需求侧响应是进行负荷管理、优化电力用户的用电行为、优化资源配置的重要措施。结合电力需求侧管理和电力需求侧响应理论，分析了各种电力需求侧响应策略和需求响应效益，然

6、后对电力需求侧响应实施效果评价方法进行了分析研究，最后对公共机构、商业楼宇和高耗电行业等典型电力用户的需求响应进行了分析。关键词：需求侧响应；负荷分类；负荷特性；FCMIAbstractAbstractThistopicfirstlyintroducesthebasicconcept,background,significanceandcurrentdevelopmentsituationofpowerdemandsideresponse.Thenanalysismainlyonthefollowingthreeaspe

7、cts:(1)Researchontypicalpowerloadcharacteristicsclassification.Accordingtheactualpowerloadcurvetoclassifythepowerloaduser.Inordertomanagethepowerloadbetter,thesimilarfeaturesofpowerloadcurveisdividedintoaclass,butthedifferentisdividedintodifferentclasses.Thereare

8、kindsofpowerloadclassificationmethodbasedontheactualpowerloadcurve.Thispaperintroducesseveralcommonlyusedclusteringalgorithms.Considerofruntime,classificatione