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题名面向园区能源互联网的综合能源服务关键问题及展望
被引量：50
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作者
戚艳
刘敦楠
徐尔丰
王旭东
徐玉杰
刘梦璇
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机构
国网天津市电力公司电力科学研究院
新能源电力系统国家重点实验室(华北电力大学)
国网天津市电力公司技术经济研究院
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出处
《电力建设》
北大核心
2019年第1期123-132,共10页
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基金
国网天津市电力公司科技项目(基于综合能源服务商的智能化园区能源供应商业模式及关键技术研究)~~
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文摘
目前中国能源发展面临能源消费结构不合理、能源供需分布不匹配、各类能源系统不融合、合理投资回报模式缺乏等困境,能源互联网是解决中国能源发展关键问题的有效手段。在能源互联网的背景下,综合能源服务将是不可阻挡的发展趋势。未来园区能源互联网是能源系统的基本单位,更是综合能源服务的基本落脚点。文章从综合能源服务的内涵出发,立足于园区能源互联网,从园区综合能源服务商、服务内容、商业模式、支撑技术4个方面提出面向园区综合能源服务的关键问题,并对其未来发展进行展望。
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关键词
园区能源互联网
综合能源服务
商业模式
“能源+”产业共享经济体系
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Keywords
Energy Internet in park
integrated energy service
business model
sharing economy system of energy and other industry
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分类号
TM73
[电气工程—电力系统及自动化]
F426.61
[经济管理—产业经济]
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题名基于高维数据优化聚类的长周期峰谷时段划分模型研究
被引量：13
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作者
李娜
王磊
张文月
王玉玮
舒艳
张超
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机构
国网天津市电力公司经济技术经济研究院
国网天津市电力公司
华北电力大学
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出处
《现代电力》
北大核心
2016年第4期67-71,共5页
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基金
国网天津市电力公司科技项目(KJ15-1-28)
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文摘
为了使峰谷时段划分结果客观反映出各时段的负荷差异,且能够在一个较长的时间周期(例如1a)内适用,本文提出一种以数据样本集高维化处理和K-均值聚类分析相结合的时段划分模型。首先,通过数据高维化的处理方法构建涵盖较长时间周期(例如1a)内所有负荷信息的数据样本集;其次,以K-均值算法为聚类分析工具,在高维数据样本集上构建峰谷时段划分模型。最后,结合某区全年负荷数据,对所构建的模型进行算例仿真,在验证模型的合理性基础上,最终输出时段划分结果。
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关键词
时段划分
聚类分析
K-均值算法
数据高维化
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Keywords
peak-valley-time division
clustering analysis
K-means clustering algorithm
high-dimensional data
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分类号
TM715
[电气工程—电力系统及自动化]
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