考慮家電關聯與舒適性相結合的用電行為多目標優化模型

曲朝陽, 韓 晶, 曲 楠, 劉耀偉, 呂洪波, 曲 翀

(1. 東北電力大學信息工程學院, 吉林省吉林市 132012; 2. 吉林省電力大數據智能處理工程技術研究中心, 吉林省吉林市 132012; 3. 國網江蘇省電力公司檢修分公司, 江蘇省南京市 210000; 4. 國網吉林省電力有限公司, 吉林省長春市 130000; 5. 國網遼寧省電力有限公司撫順供電公司, 遼寧省撫順市 113001)

0 引言

隨著中國經濟的快速發展和人民生活水平的日益改善,在社會總用電量中家庭用電量所占比重逐步增加,大功率智能電器的使用量不斷增長,從而帶來了季節性用電負荷高峰問題[1]。智能用電的逐漸完善,一方面幫助電網拓展了對用戶的綜合服務;另一方面直接面向用戶,挖掘出用戶類型與用電行為習慣[2],調整了用電方式,提高了用電效率。因此,電力用戶日益成為需求側管理的重要存在方式,在保證用戶用電舒適性的前提下,對家庭智能用電行為進行合理安排和優化[3],降低電力消費成本,有效減少用電費用是本文研究的重點。

通過對用戶數據進行采集和分析,為用戶提供多樣化的用能服務,可以促進居民用電智能化和有序化的發展[4]。針對用戶用電行為的分析,已有一些學者開展了相關研究。文獻[5-6]將云計算并行K-means聚類算法應用于智能用電領域,對分類后的用戶進行用電分析,但沒有針對分類后的用戶進行用電行為的優化。文獻[7]利用并行Apriori算法對用電行為序列進行數據挖掘,考慮家電使用順序,給出用電策略。文獻[8]提出基于特征信息量的特征優選策略,解決了用戶智能用電行為分類問題,實現了對用電行為的優化分析。……