一种构建用户用电负荷响应模型的方法及计算设备.pdf
书生****瑞梦
亲,该文档总共18页,到这已经超出免费预览范围,如果喜欢就直接下载吧~
相关资料
一种构建用户用电负荷响应模型的方法及计算设备.pdf
本发明公开了一种构建用户用电负荷响应模型的方法,包括:基于用户的节能环保意识,确定用户所属类别;基于各用户的各设备的用电功率和使用状态,确定用户的负荷需求;基于用户所属类别及用户的负荷削减量,构建第一目标函数,其中,用户的负荷削减量基于用户的负荷需求和负荷削减需求来确定;基于各设备的负荷变化状态和各设备响应的不便系数,设置第二目标函数;利用第一目标函数和第二目标函数,构建用户用电负荷响应模型。本发明一并公开了执行上述方法的计算设备。
一种参与需求响应用户的用电模型构建方法.pdf
本发明公开一种参与需求响应用户的用电模型构建方法,包括:选取若干个参与需求响应的用户;根据每一用户的历史用电数据并利用聚类算法将所有用户分为若干组;根据每一组内用户的历史用电数据并利用马尔可夫链构建对应组的概率转移矩阵;根据每一组的概率转移矩阵计算对应组的熵;根据每一组的熵和对应组内用户的历史用电数据构建用户的用电模型。其中根据每一组的熵计算对应组内用户对自身消费模式改变的态度参数,根据用户的历史用电数据和用户对自身消费模式改变的态度参数构建所述用户的用电模型。本发明能够对用户改变用电行为的难易程度进行定
一种营销响应模型构建方法、设备及介质.pdf
本申请公开了一种营销响应模型构建方法、设备及介质,方法包括:确定预先采集的样本企业的企业数据,根据样本企业的企业数据建立标准数据库;根据标准数据库,确定样本企业的企业指标;根据企业指标,通过K均值聚类算法,建立样本企业的多维聚类分析模型;根据多维聚类分析模型,确定样本企业在不同指标维度下的聚类簇;根据样本企业在不同指标维度下分别对应的聚类簇,通过K最近邻算法,确定客户企业的营销响应概率。通过无监督机器学习模型采用企业自身的特征指标形成类别,解决了在没有表现样本的情况下定位目标客户的问题,从而降低营销成本,
区域尺度住宅建筑日用电负荷模型构建方法研究.docx
区域尺度住宅建筑日用电负荷模型构建方法研究标题:区域尺度住宅建筑日用电负荷模型构建方法研究摘要:本文旨在研究区域尺度下住宅建筑日用电负荷的模型构建方法。通过分析区域特征和住宅建筑用电行为,提出了一种基于深度学习的负荷模型构建方法,并针对该方法进行了实证研究。实证结果表明,该方法能够准确地预测住宅建筑日用电负荷,并能在一定程度上优化能源调度和峰谷电价制定等能源管理决策。关键词:区域尺度、住宅建筑、日用电负荷、模型构建、深度学习1.引言住宅建筑用电是电力系统中的一个重要组成部分,合理地预测和管理住宅建筑日用电
用电负荷计算方法.doc
v1.0可编辑可修改v1.0可编辑可修改v1.0可编辑可修改一、用电负荷计算:现场用电设备:1、卷扬机3台()2、砂浆机3台(3KW)9KW3、加压泵1台()4、介木机4台(3KW)12KW5、振动器3台()6、电焊机1台()7、镝灯4支()14KW8、碘钨灯10支(1KW)10KW9、其他用电10(KW)10KW10、生活用电10(KW)10KW施工现场用电设备的kx、cos、tg1、卷扬机kx=cosφ=tgφ=2、砂浆机kx=cosφ=tgφ=3、加压泵