关键词：用能优化;决策支持系统;SVR;用能预测;需求响应
摘 要：随着社会经济的发展,电力能源需求不断攀升,而能源利用率低下的问题日益突出,促进电力需求侧的节能减排、降耗增效已经成为电力系统和每个用能企业不可回避且具有重要意义的研究课题。为帮助企业提高用能决策的科学性和智能性,在对企业用户的用能数据进行采集、处理、挖掘的基础上,做好对用户未来用能情况的预测,并据此来发掘企业用能优化潜力,就具有更加深远的研究价值与现实意义。本文首先对电力需求侧用能优化决策支持系统的研究背景和意义进行了系统概述,并对该系统的国内外研究现状进行了总结,同时对电力需求侧用能优化存在的问题进行了分析;然后对数据挖掘和决策支持相关技术进行了介绍,并重点阐述了SVM和SVR算法;接着分析了典型高载能行业的用能特点和用能数据采集子系统的架构与相关技术;通过对某钢铁企业用能数据的分析与处理,选取典型的输入特征值,分别利用SVR算法模型进行用能预测和需求响应时段用能预测,并分别通过仿真实验验证了模型的可行性,之后梳理了需求响应的完整实施流程;最后基于以上研究内容,首先阐明了电力需求侧用能优化决策支持系统的设计原则,然后进行了系统的架构设计与功能实现,并介绍了系统的功能项。该系统为电力需求侧用户的用能优化起到了数据支撑和决策支持的作用,在电力需求侧用户的测试及初步应用中取得了良好的效果。
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