面向工業(yè)園區(qū)能效管理的數(shù)據(jù)挖掘技術研究.pdf

1、工業(yè)園區(qū)由政府部門依據(jù)經濟發(fā)展需求建設而成，作為區(qū)域經濟發(fā)展的新焦點，工業(yè)園區(qū)如雨后春筍般興盛起來。傳統(tǒng)工業(yè)園區(qū)用電負荷量大，對于高峰時段電網負載造成壓力，若能對其中企業(yè)用戶的用電行為加以管理，將對電網安全產生積極的作用。因此，本文對工業(yè)園區(qū)中企業(yè)的用電負荷情況進行能效管理，引導用戶合理用電。然而我國現(xiàn)階段的能效管理偏向以行政手段為主的有序用電，這種做法忽略企業(yè)的用電特點，給工業(yè)生產和居民生活帶來不便。針對這一問題，本文通過精細化挖掘企

2、業(yè)的負荷數(shù)據(jù)，得到其用電習慣，力爭做到在對工業(yè)生產影響降到最低的前提下來有效的控制負荷，使其主動響應電網的控制策略。
　　本文所做工作如下:
　　(1)提出面向工業(yè)園區(qū)能效管理模型框架。本文提出一種新的用電能效管理系統(tǒng)框架，同時加入用戶反饋環(huán)節(jié)，使系統(tǒng)設計更加人性化，與用戶互動更加良性化，從而對合理用電、節(jié)能減排起到積極的促進作用。
　　(2)提出適合工業(yè)園區(qū)用電負荷數(shù)據(jù)特點的精細化挖掘算法。本文所研究的工業(yè)園區(qū)各企業(yè)

3、用電負荷樣本數(shù)據(jù)具有數(shù)量較大，特征向量維數(shù)較多的特點，因此采用系統(tǒng)聚類法和將簇內方差最大值進行最小化的聚類算法兩種方法相結合，形成一種精細化用電負荷挖掘算法，該算法既可避免傳統(tǒng)聚類算法對初始參數(shù)的敏感性，又能避免結果陷入局部最優(yōu)解的現(xiàn)象，取得穩(wěn)定性強、準確性高的聚類效果。
　　(3)針對用戶行為制定能效管理辦法。本文對待研究的用電負荷樣本數(shù)據(jù)進行精細化分析，得到用戶的用電習慣，并依據(jù)用戶的用電特點挖掘節(jié)電潛力，為管理者制定能效措施