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针对负荷聚合商组织需求侧资源参与调峰市场和电能量市场时,存在的负荷预测准确度不够导致合同购电量误差大、市场界限较为模糊导致考核结算重复等问题,提出了基于纵向修正差分自回归滑动平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average model, ARIMA)预测的负荷聚合商潜力计算和调峰策略。首先利用纵向修正ARIMA预测算法预测基线负荷,构建负荷聚合商的调峰潜力测算模型,挖掘需求侧资源的可调节能力为电力市场交易提供数据基础;其次,制定电能量市场与调峰市场的负荷偏差考核方式,在此基础上,以月度滚动时域综合结算收益最大为目标,构建考虑偏差考核的负荷聚合商调峰模型;最后,基于某典型地区负荷聚合商月度历史负荷数据,对所提方法进行算例分析,结果表明所提考虑负荷偏差考核的负荷聚合商调峰策略可以提升聚合商的调峰收益约23.7%,降低负荷聚合商峰谷差约10%,验证了方法的合理性和有效性。
关键词:可调潜力;纵向修正;ARIMA算法;滚动优化;调峰策略;偏差考核
中图分类号::TM71 文献标志码: A 相似文献
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为了保证船舶故障巡回检测系统的自动化控制电路的可靠性,在系统采用容错技术的同时,还采用了自诊断技术。故障巡回检测系统是关系到船舶的安全航行,因此,就系统自动化控制电路中的几个主要模块的诊断测试方法进行了研究。 相似文献
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由于代理服务器价格昂贵、投资巨大、部署复杂,不太适宜中小规模企业用户。本文介绍了SPI封包截获的原理和实现方法,设计了一套Windows下采用SPI封包截获技术实现轻量级SSLVPN系统,以OpenSSL为基础,建立SSL VPN通道,使用SPI包截获技术实现系统快速部署和用户透明连接,并对标准SSL协议进行裁剪和优化,在保证安全的基础上提高了通信效率。 相似文献
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一种基于因子图模型的半监督社区发现方法 总被引:3,自引:0,他引:3
社区发现是社交网络分析中一个重要的研究方向.当前大部分的研究都聚焦在自动社区发现问题,但是在具有数据缺失或噪声的网络中,自动社区发现算法的性能会随着噪声数据的增加而迅速下降.通过在社区发现中融合先验信息,进行半监督的社区发现,有望为解决上述挑战提供一条可行的途径.本文基于因子图模型,通过融入先验信息到一个统一的概率框架中,提出了一种基于因子图模型的半监督社区发现方法,研究具有用户引导情况下的社交网络社区发现问题.在三个真实的社交网络数据(Zachary社会关系网、海豚社会网和DBLP协作网)上进行实验,证明通过融入先验信息可以有效地提高社区发现的精度,且将我们的方法与一种最新的半监督社区发现方法(半监督Spin-Glass模型)进行对比,在三个数据集中F-measure平均提升了6.34%、16.36%和12.13%. 相似文献