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题名基于用电采集数据的居民需求响应分析技术研究
被引量：1
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作者
廖庆锋
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机构
四川明星电力股份有限公司
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出处
《软件》
2023年第12期111-114,共4页
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文摘
居民需求响应是一种通过调整用电行为来实现能源节约和环境保护的策略,而基于用电采集数据的居民需求响应分析技术则可以更好地解决居民的用电需求,并为制定有针对性的策略和措施提供支持。为此,本文重点探讨了基于用电采集数据的居民需求响应分析技术。该技术通过采集居民用电数据,深入分析居民用电习惯、高峰用电时段以及用电量的变化趋势等数据,可以识别出潜在的节能机会和需求响应的潜力。同时,通过模拟和预测小区不同负荷下的粒度和精度,为电力部门制定精确的政策和措施提供科学依据。
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关键词
居民需求响应
用电行为
细粒度负荷采集
负荷预测
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Keywords
residents'demand response
electricity consumption behavior
fine-grained load acquisition
load forecasting
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分类号
TM73
[电气工程—电力系统及自动化]
TP391.44
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TN929.5
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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题名阶梯电价对重庆市城镇居民用电量影响效果
被引量：3
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作者
任凤来
施於人
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机构
国家电网重庆市电力公司市区供电分公司
重庆理工大学工程训练与经管教学中心
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出处
《重庆与世界（学术版）》
2014年第3期28-30,54,共4页
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基金
国家自然科学基金项目(71073095)
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文摘
根据重庆市某区域所有城镇居民实际用电量数据,对比阶梯电价对城镇居民不同群体、不同月份用电量变化的影响:温度偏高(27℃)月份影响低收入群体十分明显;温度偏高或偏低(10℃左右)月份对中等收入群体影响均较明显;对高收入群体同样产生有效影响;极端温度月份对低收入群体影响大于对中收入群体的影响。通过阶梯电价实施前后各月用电量的帕累托曲线,对重庆现有电价分档标准进行了分析,建议将7~9月第一档电量上调至300 kWh。
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关键词
阶梯电价
城镇居民
用电量
帕累托曲线
重庆
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Keywords
multistep electricity price
urban residents
electricity consumption
Pareto curve
Chongqing
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分类号
TM715
[电气工程—电力系统及自动化]
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题名我国农村家庭电力消费特征分析研究
被引量：3
- 3
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作者
李媛媛
牛叔文
李真
胡莉莉
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机构
兰州大学资源环境学院
兰州财经大学经济学院
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出处
《中国能源》
2021年第4期67-74,共8页
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基金
甘肃省社会科学基金项目(编号:19YB005)。
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文摘
家庭用电产品的使用和电力消费,已成为当今测度家庭生活质量的一项客观指标。本文将家庭电力消费终端使用活动分为六大类,基于10种主要家庭用电产品的拥有量、功率和使用时间,估算2010〜2018年期间我国农村家庭六大类用途的用电量,分解用电特征,以此分析农村家庭的用电模式。九年中,估算的六大类活动的用电量占统计数据的75%左右。结果表明:①农村家庭人均生活用电量保持高速增长,年均增长率达8.39%;②家庭收入是影响电力消费和家电使用的主要因素。
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关键词
农村居民
家庭用电产品
电力消费
用电模式
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Keywords
Rural residents
Household electrical Products
electricity consumption
Power consumption Mode
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分类号
F206
[经济管理—国民经济]
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题名宁波居民实行峰谷电价试点分析
- 4
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作者
邵伟明
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机构
海曙供电局
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出处
《华东电力》
北大核心
2003年第3期48-49,共2页
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文摘
对居民用电实行峰谷电价是拓宽电力市场的一条重要途径 ,通过推行峰谷分时电价 ,鼓励广大居民消费低谷电力 ,广泛使用洁净能源 ,提高居民生活质量 ,用价格的杠杆作用推动电力工业的加速发展 ,同时能使电网有效地转移高峰负荷 ,实现削峰填谷 ,提高负荷率和电网的经济运行水平。
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关键词
居民用电
峰谷电价
分时电价
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Keywords
residents' electricity consumption
peak and valley electricity prices
multi rate electricity meter
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分类号
F407.61
[经济管理—产业经济]
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题名气候变化下居民用电行为对建筑能耗的影响研究
- 5
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作者
盛云亮
王鹏(指导)
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机构
江苏大学土木工程与力学学院
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出处
《建筑节能（中英文）》
CAS
2023年第9期120-128,共9页
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基金
国家自然科学基金资助项目:应对洪涝灾害的城市韧性研究——以南京市为例(G51908249)
国家科技计划创新方法工作专项:面向矿冶行业的工业互联网创新方法研究与应用示范(2020IM020300)。
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文摘
基于南京市历史气象资料以及2021年-2050年逐日气象数据信息,借助累积分布函数及Morphing方法,识别未来的典型气象年(TMY)、极端寒冷年(ECY)和极端高温年(EWY),并生成逐时气象数据。同时,引入居民用电行为测度框架,设定3种用能情景,模拟南京市典型住宅建筑能耗。结果表明:2021年-2050年南京市夏季平均气温上升0.58~5.62℃,居民夏季过热风险与空调依赖性显著增加,热舒适温度区间上升约1℃;建筑能耗受气候变化与居民用电行为耦合作用影响呈现上升趋势,极端寒冷年对建筑能耗影响最大;居民适应性行为可以有效降低建筑能耗,但减缓效应随着温度升高而降低。通过剖析气候变化对居民用电行为的影响以及两者耦合作用下建筑能耗变化情况,为气候变化背景下的建筑节能提供新思路。
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关键词
气候变化
居民用电行为
居民热舒适度
建筑能耗
建筑节能
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Keywords
climate change
residents'behavior of electricity consumption
thermal comfort of residents
building energy consumption
building energy efficiency
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分类号
TU111.195
[建筑科学—建筑理论]
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题名面向新型电力系统的多决策单元短期负荷统一预测
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作者
王兆华
李通
王博
张斌
赵文辉
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机构
北京理工大学管理与经济学院
北京理工大学可持续发展与智能决策研究中心
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出处
《计量经济学报》
2022年第1期106-125,共20页
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基金
国家自然科学基金(72141302,72074026,71804010,91746208,71573016,71774014,72174023)
国家杰出青年科学基金(71625003)
+2 种基金
教育部哲学社会科学研究重大课题攻关项目(21JZD027)
北京市社会科学基金(20JCC108,21GLC057)
北京市自然科学基金(9212016)。
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文摘
短期负荷精准预测,是保证新型电力系统安全稳定运行的关键技术之一.然而,居民负荷预测面临着用户量巨大、负荷高异质性、高波动性和高随机性的难点,随着用户类型和数据的增加,会导致模型复杂度大幅上升,难以满足新型电力系统中负荷预测的要求.为此,本文构建了基于预测导向自编码器的结构化长短时神经网络模型,通过单一模型实现对所有类型用户短期负荷的精准预测.与同类模型相比,本文提出的13种组合模型预测精度提高7.16%~11.59%,同时对非电力领域的高异质性主体复杂高频时间序列的统一预测也有一定的借鉴意义.
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关键词
居民电力消费行为
短期负荷精准预测
深度学习
全局预测
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Keywords
residents’electricity consumption behavior
accurate short-term load forecasting
deep learning
global forecasting
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分类号
TM715
[电气工程—电力系统及自动化]
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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