结合国内智能电网用户接口标准化现状,分析了用电侧的数据标准体系。在IEC PC 118的基础上扩展了支撑需求响应(demand response,DR)业务的信息交换接口及信息模型,以支撑DR执行效果的大数据评估方法的实现。从行业类属维度、时间维度、...结合国内智能电网用户接口标准化现状,分析了用电侧的数据标准体系。在IEC PC 118的基础上扩展了支撑需求响应(demand response,DR)业务的信息交换接口及信息模型,以支撑DR执行效果的大数据评估方法的实现。从行业类属维度、时间维度、响应维度等方面分析了DR业务动态运行指标,通过在传统的数据关联分析方法中引入知识挖掘(knowledge discovery in database,KDD),构建了不同置信区间下的弱关联分析,为了降低系统的计算开销,在分析过程中采用剪枝技术以提高运算性能。最后,结合典型用能企业的负荷模型,对所提出的方法进行了验证,并实现了DR系统执行效果的潜在关键性因素分析,为未来智能电网用户侧能源管理、配网调度、第三方能源聚合商管理提供必要的技术支撑。展开更多
文摘结合国内智能电网用户接口标准化现状,分析了用电侧的数据标准体系。在IEC PC 118的基础上扩展了支撑需求响应(demand response,DR)业务的信息交换接口及信息模型,以支撑DR执行效果的大数据评估方法的实现。从行业类属维度、时间维度、响应维度等方面分析了DR业务动态运行指标,通过在传统的数据关联分析方法中引入知识挖掘(knowledge discovery in database,KDD),构建了不同置信区间下的弱关联分析,为了降低系统的计算开销,在分析过程中采用剪枝技术以提高运算性能。最后,结合典型用能企业的负荷模型,对所提出的方法进行了验证,并实现了DR系统执行效果的潜在关键性因素分析,为未来智能电网用户侧能源管理、配网调度、第三方能源聚合商管理提供必要的技术支撑。
