某居民小区用电调查与负荷分析

被引:10
作者
蔡恒 [1 ]
伍惠铖 [2 ]
邹知斌 [1 ]
机构
[1] 国网江西省电力公司
[2] 南昌大学
关键词
智能变电站; 设备兼容; 通信中断; 建设管理;
D O I
暂无
中图分类号
TM714 [负荷分析];
学科分类号
080802 [电力系统及其自动化];
摘要
基于发展新能源,节能减排,提高电网运行效率,改善供电服务质量等现代化智能电网发展的要求,智能电表已经普及到居民小区中。本文在分析我国当前智能电表数据特征的基础上,探讨了国内外对智能电表数据典型分析方法,并对国内外智能电表数据分析的主要应用场景进行了总结。最后以某居民小区用户智能电表的数据为基础,给出了四个季节的用户用电曲线,以及节假日和工作日、周末的用电曲线,分析了用户的用电行为,为用电客户、供电企业和社会环境的创新服务提供了依据。
引用
收藏
页码:24 / 27
页数:4
相关论文
共 10 条
[1]
Revealing household characteristics from smart meter data.[J].Christian Beckel;Leyna Sadamori;Thorsten Staake;Silvia Santini.Energy.2014,
[2]
一种改进的K-means算法在智能用电数据分析上的应用 [J].
胡涛 ;
王涛 ;
史永帅 ;
鞠明远 .
信息技术与信息化, 2016, (09) :39-43
[3]
面向海量用户用电特性感知的分布式聚类算法 [J].
朱文俊 ;
王毅 ;
罗敏 ;
林国营 ;
程将南 ;
康重庆 .
电力系统自动化, 2016, 40 (12) :21-27
[4]
智能电表数据分析方法及应用 [J].
徐大青 ;
栾文鹏 ;
王鹏 ;
张展国 .
供用电, 2015, 32 (08) :25-30
[5]
智能配用电大数据需求分析与应用研究 [J].
王继业 ;
季知祥 ;
史梦洁 ;
黄复鹏 ;
朱朝阳 ;
张东霞 .
中国电机工程学报, 2015, 35 (08) :1829-1836
[6]
智能电表数据分析及应用综述研究 [J].
王亚东 ;
高岩 ;
金锋 .
信息技术, 2015, (02) :64-68
[7]
基于改进k-means算法的海量智能用电数据分析 [J].
赵莉 ;
候兴哲 ;
胡君 ;
傅宏 ;
孙洪亮 .
电网技术, 2014, 38 (10) :2715-2720
[8]
分时电价下用户响应行为的模型与算法 [J].
刘继东 ;
韩学山 ;
韩伟吉 ;
张利 .
电网技术, 2013, 37 (10) :2973-2978
[9]
基于云计算的居民用电行为分析模型研究 [J].
张素香 ;
刘建明 ;
赵丙镇 ;
曹津平 .
电网技术, 2013, 37 (06) :1542-1546
[10]
基于价值评价的电力用户分类研究 [J].
王璨 ;
冯勤超 .
价值工程, 2009, 28 (05) :64-67