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随着智能电网的进步和电力物联网的发展,依托园区电力大数据分析用户用能特点及与供电企业互动行为并评估其生命周期阶段,有助于深入洞察客户需求,为其提供差异化、多样化的增值服务。首先根据园区用户用电数据提取生命周期评估指标集,其次为消除传统熵权法在熵值接近1时带来的巨大误差,使用改进熵权法求取基础指标对于中级指标的权值;再使用TOPSIS和灰色关联度分析组合方法计算各中级指标与最优方案之间的接近水平;最后由专家打分确定中级指标相对高级指标权重并得到各用户每月发展水平,拟合每月发展水平得到能够预测未来发展情况的生命周期曲线,进而划分园区用户生命周期阶段并准确把握各个阶段用户用电行为及互动行为变化趋势。实例分析表明该模型能有效且准确地划分园区用户生命周期阶段,与以往算法相比提高了生命周期阶段划分的准确度。 相似文献
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现有系统侧谐波阻抗估计方法通常基于公共连接点处谐波电压、电流的相量数据进行求解,在谐波电压、电流两者各自的相位信息发生缺失时难以估算。针对这一问题,提出一种基于相关性校验与Tukey稳健回归相结合的系统侧谐波阻抗求解方法,该方法仅需谐波电压、电流幅值及两者相位差数据。分析谐波数据的相关性,根据皮尔逊系数剔除波动数据段以保证系统侧谐波阻抗的求解免受背景波动的影响。基于Tukey稳健回归法在弱化谐波数据相位缺失所导致的潜在异常波动点的同时回归求解系统侧谐波阻抗值,所提方法可以有效弱化背景谐波电压波动与数据相位缺失的影响,进一步提高了估计精度。通过仿真分析和实际数据计算验证,证明了所提方法的有效性和正确性,为相位缺失场景的谐波阻抗求解问题提供了一条新途径。 相似文献
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