電力需求側用能優(yōu)化決策支持系統(tǒng)研究.pdf

1、隨著社會經濟的發(fā)展，電力能源需求不斷攀升，而能源利用率低下的問題日益突出，促進電力需求側的節(jié)能減排、降耗增效已經成為電力系統(tǒng)和每個用能企業(yè)不可回避且具有重要意義的研究課題。為幫助企業(yè)提高用能決策的科學性和智能性，在對企業(yè)用戶的用能數據進行采集、處理、挖掘的基礎上，做好對用戶未來用能情況的預測，并據此來發(fā)掘企業(yè)用能優(yōu)化潛力，就具有更加深遠的研究價值與現實意義。
　　本文首先對電力需求側用能優(yōu)化決策支持系統(tǒng)的研究背景和意義進行了系統(tǒng)概

2、述，并對該系統(tǒng)的國內外研究現狀進行了總結，同時對電力需求側用能優(yōu)化存在的問題進行了分析；然后對數據挖掘和決策支持相關技術進行了介紹，并重點闡述了 SVM和 SVR算法；接著分析了典型高載能行業(yè)的用能特點和用能數據采集子系統(tǒng)的架構與相關技術；通過對某鋼鐵企業(yè)用能數據的分析與處理，選取典型的輸入特征值，分別利用SVR算法模型進行用能預測和需求響應時段用能預測，并分別通過仿真實驗驗證了模型的可行性，之后梳理了需求響應的完整實施流程；最后基于以