基于改进自组织映射的用户电碳画像构建方法

周保荣; 李江南; 吕逸帆; 蔡希鹏; 毛田; 许银亮

doi:10.7500/AEPS20240210001

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基于改进自组织映射的用户电碳画像构建方法

学术研究 | 更新时间：2025-06-16

- 基于改进自组织映射的用户电碳画像构建方法
- Construction Method for User Electricity-Carbon Profile Based on Improved Self-organizing Map
- 电力系统自动化 2024年48卷第20期页码：182-190
- 作者机构：
  
  1.南方电网科学研究院有限责任公司,广东省广州市 510000
  2.深圳供电局有限公司,广东省深圳市 518000
  3.清华大学深圳国际研究生院,广东省深圳市 518055
- 作者简介：
  
  周保荣(1974—)，男，博士，教授级高级工程师，主要研究方向：电力系统规划、电力系统分析和控制等。E-mail：zhoubr@csg.cn
  李江南(1987—)，男，高级工程师，主要研究方向：虚拟电厂、电力市场等。E-mail：552433160@qq.com
  吕逸帆（1999—），男，通信作者，硕士研究生，主要研究方向：电力用户画像与电力用户需求响应潜力评估。E-mail：lv-yf22@mails.tsinghua.edu.cn
- 基金信息：
  
  中国南方电网有限责任公司科技项目(SZKJXM20220036/09000020220301030901283)
- DOI：10.7500/AEPS20240210001
  中图分类号：
- 收稿：2024-02-10，
  
  修回：2024-05-29，
  
  网络出版：2024-09-05，
  
  纸质出版：2024-10-25
- 稿件说明：
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周保荣,李江南,吕逸帆等.基于改进自组织映射的用户电碳画像构建方法[J].电力系统自动化,2024,48(20):182-190.

ZHOU Baorong,LI Jiangnan,LYU Yifan,et al.Construction Method for User Electricity-Carbon Profile Based on Improved Self-organizing Map[J].Automation of Electric Power Systems,2024,48(20):182-190.
周保荣,李江南,吕逸帆等.基于改进自组织映射的用户电碳画像构建方法[J].电力系统自动化,2024,48(20):182-190. DOI： 10.7500/AEPS20240210001.

ZHOU Baorong,LI Jiangnan,LYU Yifan,et al.Construction Method for User Electricity-Carbon Profile Based on Improved Self-organizing Map[J].Automation of Electric Power Systems,2024,48(20):182-190. DOI： 10.7500/AEPS20240210001.

摘要

近年来，“碳达峰∙碳中和”目标的提出促进了能源电力领域的低碳转型。在新型电力系统中，除了发电侧，用户侧也应承担部分碳排放责任。针对用户侧的碳排放责任分摊以及现有用户画像对碳特性的研究缺失，提出了一种基于改进自组织映射（ISOM）的用户电碳画像构建方法。首先，基于节点负荷数据构建潮流模型并进行碳排放流分析；其次，基于碳排放流分析，构建结合减碳潜力的负荷动态调度模型，进而得到多元电碳特征；然后，基于麻雀搜索算法(SSA)和三角拓扑邻域的自组织映射（SOM）对多元电碳特征聚类形成用户电碳画像；最后，在不同调度场景下对电网用户实际负荷数据进行测试，并与现有方法进行对比，实验结果验证了所提方法的有效性和实用性。

Abstract

In recent years

the proposal of goals of “carbon emission peak and carbon neutrality” has promoted the low-carbon transformation in the field of electric energy. In the new power system

in addition to the power generation side

the user side should also bear part of the responsibility for carbon emissions. To fill the research gap on the allocation of carbon emission responsibilities on the user side and carbon features of existing user profiles

this paper proposes a construction method for the user electricity-carbon profile based on the improved self-organizing map (ISOM). Firstly

a power flow model based on load data is built and the carbon emission flow is analyzed. Secondly

based on the carbon emission flow analysis

the load dynamic dispatching model combining carbon emission reduction potential is constructed

and the multi-dimensional electricity-carbon features are obtained. Then

based on the sparrow search algorithm (SSA) and the self-organizing map (SOM) of triangular-topological neighborhoods

the multi-dimensional electricity-carbon features are clustered to form the user electricity-carbon profile. Finally

actual load data of power grid users are tested in different dispatching scenarios and compared with existing methods. The experimental results verify the effectiveness and practicality of the proposed method.

关键词

Keywords

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