新型配电系统的广义负荷可观性问题探讨

李知艺; 李碧桓; 鞠平

doi:10.7500/AEPS20240124002

您当前的位置：

首页 >

文章列表页 >

新型配电系统的广义负荷可观性问题探讨

含高渗透率分布式电源配电网的主动控制与协同调度 | 更新时间：2025-06-16

- 新型配电系统的广义负荷可观性问题探讨
- Discussion on Observability of Generalized Load in New Distribution Systems
- 电力系统自动化 2024年48卷第20期页码：12-24
- 作者机构：
  
  1.浙江大学电气工程学院，浙江省杭州市 310027
  2.河海大学能源与电气学院，江苏省南京市 211100
- 作者简介：
  
  李知艺(1989—)，男，通信作者，博士，研究员，博士生导师，主要研究方向：智能配电网、能源大数据分析。E-mail：zhiyi@zju.edu.cn
  李碧桓(1998—)，男，博士研究生，主要研究方向：负荷特性分析、配电网量测。E-mail：greenloop@zju.edu.cn
  鞠平(1962—)，男，博士，教授，博士生导师，主要研究方向：电力系统建模与控制。E-mail：pju@hhu.edu.cn
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金资助项目(U2066601)
- DOI：10.7500/AEPS20240124002
  中图分类号：
- 收稿：2024-01-24，
  
  修回：2024-07-11，
  
  网络出版：2024-09-12，
  
  纸质出版：2024-10-25
- 稿件说明：
移动端阅览
李知艺,李碧桓,鞠平.新型配电系统的广义负荷可观性问题探讨[J].电力系统自动化,2024,48(20):12-24.

LI Zhiyi,LI Bihuan,JU Ping.Discussion on Observability of Generalized Load in New Distribution Systems[J].Automation of Electric Power Systems,2024,48(20):12-24.
李知艺,李碧桓,鞠平.新型配电系统的广义负荷可观性问题探讨[J].电力系统自动化,2024,48(20):12-24. DOI： 10.7500/AEPS20240124002.

LI Zhiyi,LI Bihuan,JU Ping.Discussion on Observability of Generalized Load in New Distribution Systems[J].Automation of Electric Power Systems,2024,48(20):12-24. DOI： 10.7500/AEPS20240124002.

摘要

分散在新型配电系统中的广义负荷具备一定的调控潜力，为应对新能源渗透率攀升引发的源-荷再平衡提供了有效思路。对广义负荷特性的观测是负荷侧参与调控的前提。文中对广义负荷可观性的内涵、评估与提升进行探讨。首先，阐明可观性的概念与内涵，结合广义负荷特性和电网调控需求提出可观性研究的3个层次，即围绕广义负荷典型成分进行成分识别、占比估计和态势分析研究。在此基础上，分析典型负荷成分特征并提出可观性评估方法的选取原则。随后，以提升可观性为目的探讨量测配置方案，并梳理量测数据的价值挖掘思路。最后，展望新型配电系统中的广义负荷可观性研究，包括整体框架、评估与提升。

Abstract

The generalized load dispersed in the new distribution system has a certain regulation potential

which provides an effective way to deal with the source-load rebalancing caused by the rising penetration of renewable energy. The observability of generalized load characteristics is the premise for the load side to participate in the regulation. This paper discusses the connotation

assessment and improvement of generalized load observability. Firstly

the concept and connotation of observability are clarified

and three levels of observability research are proposed based on generalized load characteristics and power grid regulation requirements

namely

component identification

proportion estimation and situation analysis around typical components of generalized load. On this basis

the characteristics of typical load components are analyzed and the selection principle of observability assessment method is proposed. Then

the measurement configuration scheme is discussed for the purpose of improving observability

and the ideas for value mining of measurement data are sorted out. Finally

the research on generalized load observability in new distribution systems is prospected

including the overall framework

assessment and improvement.

关键词

Keywords

references

国家发展改革委，国家能源局 . 能源发展“十四五”规划［R］. 2022 .

National Development and Reform Commission ， National Energy Administration . “ 14th Five-Year” energy development planning ［R］. 2022 .

国网能源研究院 . 中国能源电力发展展望2019 ［M］. 北京：中国电力出版社， 2019 .

State Grid Energy Research Institute . China energy & electricity outlook 2019 ［M］. Beijing ： China Electric Power Press ， 2019 .

国家能源局 . 新型电力系统发展蓝皮书［R］. 2023 .

National Energy Administration . Blue paper on new power system development ［R］. 2023 .

董旭柱，华祝虎，尚磊，等 . 新型配电系统形态特征与技术展望［J］. 高电压技术， 2021 ， 47 （ 9 ）： 3021 - 3035 .

DONG Xuzhu ， HUA Zhuhu ， SHANG Lei ， et al . Morphological characteristics and technology prospect of new distribution system ［J］. High Voltage Engineering ， 2021 ， 47 （ 9 ）： 3021 - 3035 .

李培强，曾小军，黄际元，等 . 面向综合负荷的并网光伏发电系统等效建模［J］. 电力系统自动化， 2016 ， 40 （ 8 ）： 43 - 50 .

LI Peiqiang ， ZENG Xiaojun ， HUANG Jiyuan ， et al . Equivalent modeling of grid-connected photovoltaic power generation systems for comprehensive load ［J］. Automation of Electric Power Systems ， 2016 ， 40 （ 8 ）： 43 - 50 .

屈星，李欣然，盛义发，等 . 面向广义负荷的电池储能系统等效建模研究［J］. 电网技术， 2020 ， 44 （ 3 ）： 926 - 933 .

QU Xing ， LI Xinran ， SHENG Yifa ， et al . Research on equivalent modeling of battery energy storage system for load modeling ［J］. Power System Technology ， 2020 ， 44 （ 3 ）： 926 - 933 .

LI J H ， ZHU M S ， LIANG J J . Pattern simulation and analysis of generalized load profile coupling with active load and renewable energy power ［J］. International Journal of Electrical Power & Energy Systems ， 2020 ， 117 ： 105611 .

魏聪颖，汪旸，徐浩，等 . 计及广义负荷不确定性和激励型需求响应的电力现货市场竞价方法［J］. 电力自动化设备， 2022 ， 42 （ 7 ）： 76 - 83 .

WEI Congying ， WANG Yang ， XU Hao ， et al . Bidding method of electricity spot market considering uncertainty of generalized load and incentive-based demand response ［J］. Electric Power Automation Equipment ， 2022 ， 42 （ 7 ）： 76 - 83 .

刘博，柯德平，李鹏，等 . 低压配电台区分布式光伏发电功率辨识方法［J］. 电力系统自动化， 2019 ， 43 （ 19 ）： 111 - 116 .

LIU Bo ， KE Deping ， LI Peng ， et al . Identification method of distributed photovoltaic power in low-voltage distribution networks ［J］. Automation of Electric Power Systems ， 2019 ， 43 （ 19 ）： 111 - 116 .

XU Y Z ， MILANOVIC J V . Artificial-intelligence-based methodology for load disaggregation at bulk supply point ［J］. IEEE Transactions on Power Systems ， 2015 ， 30 （ 2 ）： 795 - 803 .

WANG S Y ， LI R ， EVANS A ， et al . Regional nonintrusive load monitoring for low voltage substations and distributed energy resources ［J］. Applied Energy ， 2020 ， 260 ： 114225 .

蒋正邦，吴浩，程祥，等 . 基于多元聚类模型与两阶段聚类修正算法的变电站特性分析［J］. 电力系统自动化， 2018 ， 42 （ 15 ）： 157 - 163 .

JIANG Zhengbang ， WU Hao ， CHENG Xiang ， et al . Analysis of substation characteristics based on multivariate clustering model and two-stage clustering-correction algorithm ［J］. Automation of Electric Power Systems ， 2018 ， 42 （ 15 ）： 157 - 163 .

向颖，严慧峰，余旭阳，等 . 基于特征优选及改进自组织神经网络的非侵入式负荷辨识［J］. 中国电机工程学报， 2022 ， 42 （增刊1 ）： 106 - 114 .

XIANG Ying ， YAN Huifeng ， YU Xuyang ， et al . Non-invasive load identification based on feature data optimization and improved self-organizing map neural network ［J］. Proceedings of the CSEE ， 2022 ， 42 （ S1 ）： 106 - 114 .

HUYGHUES-BEAUFOND N ， TINDEMANS S ， FALUGI P ， et al . Robust and automatic data cleansing method for short-term load forecasting of distribution feeders ［J］. Applied energy ， 2020 ， 261 ： 114405 .

MATEOS G ， GIANNAKIS G B . Load curve data cleansing and imputation via sparsity and low rank ［J］. IEEE Transactions on Smart Grid ， 2013 ， 4 （ 4 ）： 2347 - 2355 .

李碧桓，李知艺，鞠平 . 面向精细化频率控制的配电网负荷量测软同步方法［J］. 中国电机工程学报， 2023 ， 43 （ 3 ）： 878 - 889 .

LI Bihuan ， LI Zhiyi ， JU Ping . A soft synchronization method of distribution network load measurements for refined frequency control ［J］. Proceedings of the CSEE ， 2023 ， 43 （ 3 ）： 878 - 889 .

BOSOVIC A ， RENNER H ， FRIEDL H ， et al . Optimal placement of power quality monitors by accounting for several key power quality disturbances ［J］. Electrical Engineering ， 2024 ， 106 （ 3 ）： 2877 - 2892 .

DONALDSON D L ， JAYAWEERA D . Effective solar prosumer identification using net smart meter data ［J］. International Journal of Electrical Power & Energy Systems ， 2020 ， 118 ： 105823 .

LI W T ， YI M ， WANG M ， et al . Real-time energy disaggregation at substations with behind-the-meter solar generation ［J］. IEEE Transactions on Power Systems ， 2021 ， 36 （ 3 ）： 2023 - 2034 .

LEDVA G S ， BALZANO L ， MATHIEU J L . Real-time energy disaggregation of a distribution feeder’s demand using online learning ［J］. IEEE Transactions on Power Systems ， 2018 ， 33 （ 5 ）： 4730 - 4740 .

ZHANG X Y ， WATKINS C ， KUENZEL S . Multi-quantile recurrent neural network for feeder-level probabilistic energy disaggregation considering roof-top solar energy ［J］. Engineering Applications of Artificial Intelligence ， 2022 ， 110 ： 104707 .

LEDVA G S ， MATHIEU J L . Separating feeder demand into components using substation， feeder， and smart meter measurements ［J］. IEEE Transactions on Smart Grid ， 2020 ， 11 （ 4 ）： 3280 - 3290 .

EBRAHIMI M ， RASTEGAR M ， AREFI M M . Real-time estimation frameworks for feeder-level load disaggregation and PEVs’ charging behavior characteristics extraction ［J］. IEEE Transactions on Industrial Informatics ， 2022 ， 18 （ 7 ）： 4715 - 4724 .

PENNEKAMP F ， ILES A C ， GARLAND J ， et al . The intrinsic predictability of ecological time series and its potential to guide forecasting ［J］. Ecological Monographs ， 2019 ， 89 （ 2 ）： e01359 .

SERRANO-GUERRERO X ， BRICEÑO-LEÓN M ， CLAIRAND J M ， et al . A new interval prediction methodology for short-term electric load forecasting based on pattern recognition ［J］. Applied Energy ， 2021 ， 297 ： 117173 .

XU W K ， JAIMOUKHA I M ， TENG F . Robust moving target defence against false data injection attacks in power grids ［J］. IEEE Transactions on Information Forensics and Security ， 2023 ， 18 ： 29 - 40 .

谢敏，卢燕旋，叶佳南，等 . 电-氢-混氢天然气耦合的城市综合能源系统低碳优化调度［J］. 电力自动化设备， 2023 ， 43 （ 12 ）： 109 - 117 .

XIE Min ， LU Yanxuan ， YE Jianan ， et al . Low-carbon optimal scheduling of electricity-hydrogen-HCNG coupled urban integrated energy system ［J］. Electric Power Automation Equipment ， 2023 ， 43 （ 12 ）： 109 - 117 .

陈泽兴，林楷东，张勇军，等 . 电-气互联系统建模与运行优化研究方法评述［J］. 电力系统自动化， 2020 ， 44 （ 3 ）： 11 - 23 .

CHEN Zexing ， LIN Kaidong ， ZHANG Yongjun ， et al . A review of modeling and optimal operation of integrated electricity-gas system ［J］. Automation of Electric Power Systems ， 2020 ， 44 （ 3 ）： 11 - 23 .

HIDA A ， BUALOTI R ， QOSJA P . A techno-economic analysis of a single-axis tracked bifacial photovoltaic plant connected in Albanian distribution system ［J］. Advanced Engineering Days ， 2023 ， 8 ： 71 - 74 .

刘洋，于海东，刘文彬，等 . 基于“云边端”协同的分布式光伏柔性调节体系架构［J］. 山东电力技术， 2023 ， 50 （ 7 ）： 23 - 29 .

LIU Yang ， YU Haidong ， LIU Wenbin ， et al . Architecture of distributed photovoltaic flexible regulation based on cloud-edge-end collaboration ［J］. Shandong Electric Power ， 2023 ， 50 （ 7 ）： 23 - 29 .

李亚平，姚建国，雍太有，等 . 居民温控负荷聚合功率及响应潜力评估方法研究［J］. 中国电机工程学报， 2017 ， 37 （ 19 ）： 5519 - 5528 .

LI Yaping ， YAO Jianguo ， YONG Taiyou ， et al . Estimation approach to aggregated power and response potential of residential thermostatically controlled loads ［J］. Proceedings of the CSEE ， 2017 ， 37 （ 19 ）： 5519 - 5528 .

WANG B ， ZHAO D B ， DEHGHANIAN P ， et al . Aggregated electric vehicle load modeling in large-scale electric power systems ［J］. IEEE Transactions on Industry Applications ， 2020 ， 56 （ 5 ）： 5796 - 5810 .

WEI C Y ， XU J ， LIAO S Y ， et al . Aggregation and scheduling models for electric vehicles in distribution networks considering power fluctuations and load rebound ［J］. IEEE Transactions on Sustainable Energy ， 2020 ， 11 （ 4 ）： 2755 - 2764 .

WU J Z ， HE Y ， JENKINS N . A robust state estimator for medium voltage distribution networks ［J］. IEEE Transactions on Power Systems ， 2013 ， 28 （ 2 ）： 1008 - 1016 .

ALIMARDANI A ， THERRIEN F ， ATANACKOVIC D ， et al . Distribution system state estimation based on nonsynchronized smart meters ［J］. IEEE Transactions on Smart Grid ， 2015 ， 6 （ 6 ）： 2919 - 2928 .

YUAN Y X ， DEHGHANPOUR K ， WANG Z Y . Mitigating smart meter asynchrony error via multi-objective low rank matrix recovery ［J］. IEEE Transactions on Smart Grid ， 2021 ， 12 （ 5 ）： 4308 - 4317 .

LIU M X ， SHI Y ， LIU X T . Distributed MPC of aggregated heterogeneous thermostatically controlled loads in smart grid ［J］. IEEE Transactions on Industrial Electronics ， 2016 ， 63 （ 2 ）： 1120 - 1129 .

YAO Y ， ZHANG P C . Unified control strategy of heterogeneous thermostatically controlled loads with market-based mechanism ［J］. Journal of Modern Power Systems and Clean Energy ， 2020 ， 8 （ 6 ）： 1231 - 1239 .

KOCH S ， MATHIEU J L ， CALLAWAY D S . Modeling and control of aggregated heterogeneous thermostatically controlled loads for ancillary services ［C］// 17th Power Systems Computation Conference ， August 22-26 ， 2011 ， Stockholm， Sweden ： 1 - 7 .

HAO H ， SANANDAJI B M ， POOLLA K ， et al . Aggregate flexibility of thermostatically controlled loads ［J］. IEEE Transactions on Power Systems ， 2015 ， 30 （ 1 ）： 189 - 198 .

金旭，张远实，李明，等 . 考虑热舒适度的居民空调负荷调控潜力差异化评估［J］. 电力系统自动化， 2024 ， 48 （ 1 ）： 50 - 58 .

JIN Xu ， ZHANG Yuanshi ， LI Ming ， et al . Differentiated evaluation of residential air conditioning load regulation potential considering thermal comfort ［J］. Automation of Electric Power Systems： 2024 ， 48 （ 1 ）： 50 - 58 .

LIANG H S ， MA J . Separation of residential space cooling usage from smart meter data ［J］. IEEE Transactions on Smart Grid ， 2020 ， 11 （ 4 ）： 3107 - 3118 .

李黛睿 . 基于图神经网络的空调负荷状态辨识与功率估计研究［D］. 杭州：浙江大学， 2022 .

LI Dairui . Research on air conditioning load state identification and power estimation based on graph neural network ［D］. Hangzhou ： Zhejiang University ， 2022 .

王星海，李鑫，王世坤，等 . 考虑分布式电源接入的配电网多目标优化重构方法研究［J］. 山东电力技术， 2023 ， 50 （ 11 ）： 60 - 67 .

WANG Xinghai ， LI Xin ， WANG Shikun ， et al . Research on multi-objective optimization and reconfiguration method of distribution network considering distributed generation access ［J］. Shandong Electric Power ， 2023 ， 50 （ 11 ）： 60 - 67 .

肖白，周文凯，姜卓 . 基于孤立森林、模态分解和神经网络的空间负荷态势感知［J］. 电力系统自动化， 2022 ， 46 （ 18 ）： 190 - 198 .

XIAO Bai ， ZHOU Wenkai ， JIANG Zhuo . Spatial load situation awareness based on isolation forest， mode decomposition and neural networks ［J］. Automation of Electric Power Systems ， 2022 ， 46 （ 18 ）： 190 - 198 .

WANG Y Y ， SUN S F ， CHEN X Q ， et al . Short-term load forecasting of industrial customers based on SVMD and XGBoost ［J］. International Journal of Electrical Power and Energy Systems ， 2021 ， 129 ： 106830 .

LI B H ， YU D ， WU J ， et al . Coordinated cloud-edge anomaly identification for active distribution networks ［J］. IEEE Transactions on Cloud Computing ， 2023 ， 11 （ 2 ）： 1204 - 1216 .

ALFIERI L ， DE FALCO P . Wavelet-based decompositions in probabilistic load forecasting ［J］. IEEE Transactions on Smart Grid ， 2020 ， 11 （ 2 ）： 1367 - 1376 .

陆婷婷 . 空调负荷的储能建模和控制策略研究［D］. 南京：东南大学， 2015 .

LU Tingting . Research on energy storage modeling and control strategy of air conditioning load ［D］. Nanjing ： Southeast University ， 2015 .

QUILUMBA F L ， LEE W J ， HUANG H ， et al . Using smart meter data to improve the accuracy of intraday load forecasting considering customer behavior similarities ［J］. IEEE Transactions on Smart Grid ， 2015 ， 6 （ 2 ）： 911 - 918 .

陈鹏伟，陶顺，肖湘宁，等 . 短时间尺度用电行为相关性分析网络模型［J］. 电力系统自动化， 2017 ， 41 （ 3 ）： 61 - 69 .

CHEN Pengwei ， TAO Shun ， XIAO Xiangning ， et al . Network model for correlation analysis of short-term electricity consumption behavior ［J］. Automation of Electric Power Systems ， 2017 ， 41 （ 3 ）： 61 - 69 .

MA X Y ， ZHOU H J ， LI Z Y . On the resilience of modern power systems： a complex network perspective ［J］. Renewable and Sustainable Energy Reviews ， 2021 ， 152 ： 111646 .

IBRAHIM M S ， DONG W ， YANG Q . Machine learning driven smart electric power systems： current trends and new perspectives ［J］. Applied Energy ， 2020 ， 272 ： 115237 .

VON KRANNICHFELDT L ， WANG Y ， HUG G . Online ensemble learning for load forecasting ［J］. IEEE Transactions on Power Systems ， 2021 ， 36 （ 1 ）： 545 - 548 .

APRILLIA H ， YANG H T ， HUANG C M . Statistical load forecasting using optimal quantile regression random forest and risk assessment index ［J］. IEEE Transactions on Smart Grid ， 2021 ， 12 （ 2 ）： 1467 - 1480 .

HE Y Y ， CAO C J ， WANG S ， et al . Nonparametric probabilistic load forecasting based on quantile combination in electrical power systems ［J］. Applied Energy ， 2022 ， 322 ： 119507 .

孙毅，李泽坤，许鹏，等 . 异构柔性负荷建模调控关键技术及发展方向研究［J］. 中国电机工程学报， 2019 ， 39 （ 24 ）： 7146 - 7158 .

SUN Yi ， LI Zekun ， XU Peng ， et al . Research on key technologies and development direction of heterogeneous flexible load modeling and regulation ［J］. Proceedings of the CSEE ， 2019 ， 39 （ 24 ）： 7146 - 7158 .

ZAMANI V ， BARAN M E . Meter placement for conservation voltage reduction in distribution systems ［J］. IEEE Transactions on Power Systems ， 2018 ， 33 （ 2 ）： 2109 - 2116 .

祁梦雪，梅林珏昊，李知艺，等 . 基于网络结构约简的配电网多日负荷曲线聚类方法［J］. 电力系统自动化， 2023 ， 47 （ 5 ）： 35 - 43 .

QI Mengxue ， MEI Linjuehao ， LI Zhiyi ， et al . Multi-day load curve clustering method for distribution network based on network structure reduction ［J］. Automation of Electric Power Systems ， 2023 ， 47 （ 5 ）： 35 - 43 .

詹祥澎，杨军，吴赋章，等 . 基于去中心化交易模式的充电站日前购电策略［J］. 电力系统自动化， 2019 ， 43 （ 24 ）： 23 - 31 .

ZHAN Xiangpeng ， YANG Jun ， WU Fuzhang ， et al . Day-ahead electricity purchasing strategy of charging station based on decentralized trading mode ［J］. Automation of Electric Power Systems ， 2019 ， 43 （ 24 ）： 23 - 31 .

史昕，姚建国，李亚平，等 . 基于差值思想的母线分布式光伏辨识方法［J］. 电力系统自动化， 2020 ， 44 （ 18 ）： 81 - 89 .

SHI Xin ， YAO Jianguo ， LI Yaping ， et al . Difference based identification method of distributed photovoltaic on bus ［J］. Automation of Electric Power Systems ， 2020 ， 44 （ 18 ）： 81 - 89 .

杨挺，李大帅，蔡绍堂，等 . 面向用户隐私保护的用电数据压缩加密方法［J］. 中国电机工程学报， 2022 ， 42 （增刊1 ）： 58 - 69 .

YANG Ting ， LI Dashuai ， CAI Shaotang ， et al . Power data compression and encryption method for user privacy protection ［J］. Proceedings of the CSEE ， 2022 ， 42 （ S1 ）： 58 - 69 .

ZHANG S M ， RONG J Q ， WANG B Y . A privacy protection scheme of smart meter for decentralized smart home environment based on consortium blockchain ［J］. International Journal of Electrical Power & Energy Systems ， 2020 ， 121 ： 106140 .

卢志刚，王浩锐，孙继凯 . 基于灵敏度分析的数据最优筛选与不良数据辨识［J］. 电网技术， 2011 ， 35 （ 2 ）： 38 - 42 .

LU Zhigang ， WANG Haorui ， SUN Jikai . Optimal data screening and bad data identification based on sensitive analysis ［J］. Power System Technology ， 2011 ， 35 （ 2 ）： 38 - 42 .

田书欣，李昆鹏，魏书荣，等 . 基于同步相量测量装置的配电网安全态势感知方法［J］. 中国电机工程学报， 2021 ， 41 （ 2 ）： 617 - 631 .

TIAN Shuxin ， LI Kunpeng ， WEI Shurong ， et al . Security situation awareness approach for distribution network based on synchronous phasor measurement unit ［J］. Proceedings of the CSEE ， 2021 ， 41 （ 2 ）： 617 - 631 .

MISHRA P P ， FATHY H K . Achieving self-balancing by design in photovoltaic energy storage systems ［J］. IEEE Transactions on Control Systems Technology ， 2019 ， 27 （ 3 ）： 1151 - 1164 .

UZAIR M ， ALI ABBAS KAZMI S . A multi-criteria decision model to support sustainable building energy management system with intelligent automation ［J］. Energy and Buildings ， 2023 ， 301 ： 113687 .

ROSALES-ASENSIO E ， DE SIMÓN-MARTÍN M ， BORGE-DIEZ D ， et al . Microgrids with energy storage systems as a means to increase power resilience： an application to office buildings ［J］. Energy ， 2019 ， 172 ： 1005 - 1015 .

SATHIK M J ， BHATNAGAR K ， SIWAKOTI Y P ， et al . Switched-capacitor multilevel inverter with self-voltage-balancing for high-frequency power distribution system ［J］. IET Power Electronics ， 2020 ， 13 （ 9 ）： 1807 - 1818 .

GILANI M A ， KAZEMI A ， GHASEMI M . Distribution system resilience enhancement by microgrid formation considering distributed energy resources ［J］. Energy ， 2020 ， 191 ： 116442 .

NISHIYAMA H ， SUTO K ， KURIBAYASHI H . Cyber physical systems for intelligent disaster response networks： conceptual proposal and field experiment ［J］. IEEE Network ， 2017 ， 31 （ 4 ）： 120 - 128 .

KONG X Y ， XIAO J ， LIU D H ， et al . Robust stochastic optimal dispatching method of multi-energy virtual power plant considering multiple uncertainties ［J］. Applied Energy ， 2020 ， 279 ： 115707 .

ELTAMALY A M ， AL-SAUD M S ， ABOKHALIL A G ， et al . Photovoltaic maximum power point tracking under dynamic partial shading changes by novel adaptive particle swarm optimization strategy ［J］. Transactions of the Institute of Measurement and Control ， 2020 ， 42 （ 1 ）： 104 - 115 .

TEIMOURZADEH S ， AMINIFAR F ， SHAHIDEHPOUR M . Contingency-constrained optimal placement of micro-PMUs and smart meters in microgrids ［J］. IEEE Transactions on Smart Grid ， 2019 ， 10 （ 2 ）： 1889 - 1897 .

杨挺，赵黎媛，王成山 . 人工智能在电力系统及综合能源系统中的应用综述［J］. 电力系统自动化， 2019 ， 43 （ 1 ）： 2 - 14 .

YANG Ting ， ZHAO Liyuan ， WANG Chengshan . Review on application of artificial intelligence in power system and integrated energy system ［J］. Automation of Electric Power Systems ， 2019 ， 43 （ 1 ）： 2 - 14 .

XIONG J B ， REN J ， CHEN L ， et al . Enhancing privacy and availability for data clustering in intelligent electrical service of IoT ［J］. IEEE Internet of Things Journal ， 2019 ， 6 （ 2 ）： 1530 - 1540 .

ZHAO B C ， YE M X ， STANKOVIC L ， et al . Non-intrusive load disaggregation solutions for very low-rate smart meter data ［J］. Applied Energy ， 2020 ， 268 ： 114949 .

BRUCKE K ， ARENS S ， TELLE J S ， et al . A non-intrusive load monitoring approach for very short-term power predictions in commercial buildings ［J］. Applied Energy ， 2021 ， 292 ： 116860 .

ZHANG Y S ， QIAN W Y ， YE Y J ， et al . A novel non-intrusive load monitoring method based on ResNet-seq2seq networks for energy disaggregation of distributed energy resources integrated with residential houses ［J］. Applied Energy ， 2023 ， 349 ： 121703 .

NOURBAKHSH G ， EDEN G ， MCVEIGH D ， et al . Chronological categorization and decomposition of customer loads ［J］. IEEE Transactions on Power Delivery ， 2012 ， 27 （ 4 ）： 2270 - 2277 .

葛磊蛟，刘航旭，孙永辉，等 . 智能配电网多元电力用户群体特性精准感知技术综述［J］. 电力系统自动化， 2023 ， 47 （ 20 ）： 174 - 191 .

GE Leijiao ， LIU Hangxu ， SUN Yonghui ， et al . Review on accurate awareness technology for characteristics of diversified power user groups in smart distribution network ［J］. Automation of Electric Power Systems ， 2023 ， 47 （ 20 ）： 174 - 191 .

覃华勤，梁叶，钱奇，等 . 基于典型窃电用户相似性检索的窃电行为检测方法［J］. 电力系统自动化， 2022 ， 46 （ 6 ）： 58 - 65 .

QIN Huaqin ， LIANG Ye ， QIAN Qi ， et al . Detection method of electricity theft behavior based on retrieval of similarity of typical users with electricity theft ［J］. Automation of Electric Power Systems ， 2022 ， 46 （ 6 ）： 58 - 65 .

薛世伟，贾清泉，张珂欣，等 . 用电数据驱动的低压配电网负荷随机建模及不平衡评估［J］. 电力系统自动化， 2022 ， 46 （ 8 ）： 143 - 153 .

XUE Shiwei ， JIA Qingquan ， ZHANG Kexin ， et al . Electricity-consumption-data-driven stochastic modeling and unbalance assessment of load in low-voltage distribution network ［J］. Automation of Electric Power Systems ， 2022 ， 46 （ 8 ）： 143 - 153 .

ARDABILI H A R ， HAGHIFAM M R ， ABEDI S M . A stochastic Markov model for maintenance scheduling in the presence of online monitoring system ［J］. IEEE Transactions on Power Delivery ， 2022 ， 37 （ 4 ）： 2831 - 2842 .

GAO Y ， RUAN Y J ， FANG C K ， et al . Deep learning and transfer learning models of energy consumption forecasting for a building with poor information data ［J］. Energy and Buildings ， 2020 ， 223 ： 110156 .

FAN C ， SUN Y J ， XIAO F ， et al . Statistical investigations of transfer learning-based methodology for short-term building energy predictions ［J］. Applied Energy ， 2020 ， 262 ： 114499 .

浏览量

下载量

CSCD

文章被引用时，请邮件提醒。

提交

工具集

关联资源

考虑多重因素耦合的广义负荷特征曲线的模式分析

基于强化学习的高比例新能源电网多时段在线预防控制策略