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<title cf:type="text"><![CDATA[《电力需求侧管理》编辑部 -->电力市场与营销服务]]></title>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[电力中长期市场与现货市场衔接关系及机制设计]]></title>
<link><![CDATA[http://dsm.ijournals.cn/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20250215&flag=1]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[针对我国电力市场化改革背景下,对中长期市场与现货市场的有效衔接问题进行了深入研究。首先概述了电力市场体系的构成,并分析了中长期市场与现货市场在交易、调度、结算等方面的衔接要点。在此基础上,提出了一系列衔接机制设计,包括中长期曲线分解机制、物理安全保障机制和价格联动机制,分别实现了中长期合约电量的动态分解、确保电力系统的物理调度能力和供应安全、价格信号的高效传递。通过算例分析,验证了所提机制在实际操作中的有效性。最后,提出了中长期市场与现货市场协调方案,旨在促进两个市场的互补性,实现电力市场的平稳运行和可持续发展。]]></description>
<pubDate>2025/3/30 22:42:46</pubDate>
<category><![CDATA[电力市场与营销服务]]></category>
<author><![CDATA[李雪松，魏 旭，周 浩，丁 羽，杨 斌，高赐威，王 呈]]></author>
<guid><![CDATA[http://dsm.ijournals.cn/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20250215&flag=1]]></guid><cfi:id>10</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[考虑故障恢复策略的有源配电网可靠性评估]]></title>
<link><![CDATA[http://dsm.ijournals.cn/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20250216&flag=1]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[源网荷协同调度背景下,为实现配电网可靠性的准确评估,提出一种考虑负荷恢复策略的有源配电网可靠性评估方法。首先,基于马尔可夫过程构建元件时变故障率模型以及分布式电源（distributed generator,DG）多状态模型,并基于此提出一种适用于故障重构以及孤岛划分的改进Distflow潮流模型,利用大M法对其进行线性化处理,并引入线性辐射状约束方法,将负荷恢复策略策略建模为混合整数线性规划问题（mixed-integer linear programming,MILP）。其次,对各种故障场景进行停电后果分析,实现有源配电网的可靠性评估。最后,通过IEEE标准算例分析负荷恢复策略对可靠性的影响,结果表明考虑负荷恢复策略能够有效挖掘有源配电网恢复供电能力,进一步提升供电可靠性。]]></description>
<pubDate>2025/3/30 22:42:47</pubDate>
<category><![CDATA[电力市场与营销服务]]></category>
<author><![CDATA[吴毓奋，余立志，符史坚，王诒隆，许环湖，丁士凯，吴崇玉]]></author>
<guid><![CDATA[http://dsm.ijournals.cn/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20250216&flag=1]]></guid><cfi:id>9</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[考虑短时尖峰负荷影响的含分布式电源配电系统规划方法研究]]></title>
<link><![CDATA[http://dsm.ijournals.cn/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20250217&flag=1]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[针对分布式光伏接入配电网后,短时尖峰负荷所引发的配电网运行成本增加、线路容量不足以及系统运行风险较高等问题,提出一种考虑短时尖峰负荷影响的含分布式电源配电网的双层规划方法。上层规划模型基于粒子群算法,以光伏、储能成本及选址、线路扩展规划成本为目标函数进行求解,下层规划模型采用自组织映射方法选取不同负荷类型的典型日,以配电网日运行成本最小为目标函数进行求解。然后,采用所建立的两阶段规划方法,以IEEE33节点配电网系统为算例进行规划,分析短时尖峰负荷对配电网的影响。最后,通过场景对比,进一步验证考虑短时尖峰负荷影响的必要性。]]></description>
<pubDate>2025/3/30 22:42:47</pubDate>
<category><![CDATA[电力市场与营销服务]]></category>
<author><![CDATA[郝文斌，谢 波，孟志高，曾 鹏，李欢欢，何凌云]]></author>
<guid><![CDATA[http://dsm.ijournals.cn/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20250217&flag=1]]></guid><cfi:id>8</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[基于双对数模型的电力消费弹性系数均值计算方法研究]]></title>
<link><![CDATA[http://dsm.ijournals.cn/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20250218&flag=1]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[电力消费弹性系数均值是反映某一区域电力消费与经济发展之间中长期关系的重要指标,是开展电力需求预测的重要依据。目前,国内对于电力消费弹性系数均值的计算大多采用算术平均值法,该方法较容易受极端年份数据波动的影响,存在较大误差。为求得更为准确的电力消费弹性系数均值,提出基于双对数模型的时间序列拟合回归方法,该方法选取“地区生产总值”和“全社会用电量”两个样本数据建立时间序列,通过变量替换,将复杂的非线性关系转换为线性关系进行回归拟合分析。通过对回归模型开展检验并与几何平均值法算例进行比较,从统计学角度说明,基于双对数模型计算所得的电力消费弹性系数均值误差更小、可靠性更高。]]></description>
<pubDate>2025/3/30 22:42:47</pubDate>
<category><![CDATA[电力市场与营销服务]]></category>
<author><![CDATA[黄云贵，兰 珊]]></author>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[虚拟电厂参与省间绿电日内挂牌交易策略研究]]></title>
<link><![CDATA[http://dsm.ijournals.cn/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20250112&flag=1]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[虚拟电厂通过聚合需求侧的灵活性资源能够有效平抑新能源高发时的电力系统波动。此外,考虑到新能源发电的规模与准确性,区内消纳已无法满足新能源发展的要求；且集中出清等模式无法适应新能源即发即用的特点。基于此,在现有的省间交易机制的基础上,引入需求侧的虚拟电厂的形式作为新型的市场用户主体,并提出虚拟电厂参与省间绿电日内挂牌交易的交易策略,并通过算例分析验证了所提策略和模型的有效性,有助于实现跨区域资源的互济。]]></description>
<pubDate>2025/2/5 19:08:42</pubDate>
<category><![CDATA[电力市场与营销服务]]></category>
<author><![CDATA[梁志峰，纪伟茜，喻 洁，昌 力，李利利]]></author>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[考虑碳交易的多虚拟电厂主从博弈协调策略]]></title>
<link><![CDATA[http://dsm.ijournals.cn/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20250113&flag=1]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[虚拟电厂可以将分布式能源聚合形成规模效益,但不同虚拟电厂分属于不同的利益主体时,传统的统一调度机制不再适用。因此,面向含多虚拟电厂的城市级配电网,提出了一种考虑碳交易的多虚拟电厂主从博弈协调策略。首先,建立碳交易成本模型,在此基础上构建考虑碳交易机制的虚拟电厂优化调度模型；其次,构建由虚拟电厂运营平台领导的多虚拟电厂主从博弈模型,采用改进粒子群优化算法进行求解；最后,搭建仿真算例系统,验证所提方法的有效性。仿真结果表明,所提出的多虚拟电厂主从博弈策略能够有效降低运行成本,实现了多虚拟电厂的协调优化运行,且碳交易机制的引入能够为虚拟电厂带来额外收益,促进可再生能源高效消纳。]]></description>
<pubDate>2025/2/5 19:08:42</pubDate>
<category><![CDATA[电力市场与营销服务]]></category>
<author><![CDATA[王博闻，张博涵，鲁 宇，马克睿，佘 新，赵 博，王昊阳]]></author>
<guid><![CDATA[http://dsm.ijournals.cn/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20250113&flag=1]]></guid><cfi:id>5</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[一种基于自适应RNN的居民异常用电行为智能检测方法]]></title>
<link><![CDATA[http://dsm.ijournals.cn/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20250114&flag=1]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[针对目前居民用电异常行为识别时存在效率低、性能差问题,提出了一种基于自适应循环神经网络（recurrent neural net-work,RNN）的异常用电行为识别模型。设计了一种合成少数过采样技术和编辑最邻近（synthetic minority oversampling tech?nique-edited nearest neighbor,SMOTE-ENN）重采样方法,增加不平衡数据集的分类性能。建立了自适应RNN检测模型,使用批量归一化RNN作为基础学习器,并结合超参数优化和缓冲区来动态调整（batch normalized recurrent neural network,BNRNN）模型。实验阶段,经过改进的SMOTE-ENN重采样后,模型分类效果大幅度提升。同时,实验验证了具有缓冲和超参数优化的所提自适应RNN模型具有最低的平均绝对误差,表明所提模型具备较优的泛化能力。试验结果验证了所提模型的实用性及优异性能,该模型可为异常用电行为检测的发展提供一定借鉴作用。]]></description>
<pubDate>2025/2/5 19:08:42</pubDate>
<category><![CDATA[电力市场与营销服务]]></category>
<author><![CDATA[陈育培，朱 斌]]></author>
<guid><![CDATA[http://dsm.ijournals.cn/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20250114&flag=1]]></guid><cfi:id>4</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[基于并行混合神经网络的95598工单情感分析]]></title>
<link><![CDATA[http://dsm.ijournals.cn/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20250115&flag=1]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[为了解决95598对紧急工单处理不及时导致严重后果的问题,提出了基于注意力机制的并行混合神经网络电力工单文本情感分析模型,以满足紧急工单自动化智能提醒的要求。首先通过情感词典和规则集的方式辅助人工标注工单文本情感紧急程度生成了电力工单文本情感分析数据集；利用文本预训练BERT模型进行文本向量化；然后使用文本卷积神经网络（text convolutionneural network,TextCNN）和双向长短期记忆网络（bidirectional long short term memory,BiLSTM）分别提取文本局部特征和上下文特征并进行特征融合；利用注意力机制对融合后的文本特征中的关键信息进行加强处理,以增强模型识别关键信息的能力。算例结果表明,融合了注意力机制的神经网络模型与其他深度学习模型相比,对电力工单文本情感分类有着更好的效果。]]></description>
<pubDate>2025/2/5 19:08:42</pubDate>
<category><![CDATA[电力市场与营销服务]]></category>
<author><![CDATA[张 霞，刘宝龙，何湘英，王恭玥，刘晓捷]]></author>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[考虑配电网三相电压特征的IHPO-CSSVM电压暂降源识别]]></title>
<link><![CDATA[http://dsm.ijournals.cn/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20250116&flag=1]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[随着分布式新能源和电力电子设备广泛接入配电网,能源供应和负荷需求等方面呈现出新的特点。考虑到支持向量机（support vector machine,SVM）算法的超参数选择困难以及电压暂降源信号数据类别不平衡等问题,提出了一种基于完全集合经验模态分解与自适应噪声（complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN）和改进的猎人猎物优化代价敏感 SVM（improved hunter-prey optimizer cost-sensitive SVM,IHPO-CSSVM）的电压暂降源识别方法。通过在 Matlab/Simulink仿真平台模拟电路,获得不同类型的电压暂降源,利用CEEMDAN从需求侧电压暂降信号中提取三相电压的特征向量,并计算其近似熵,构建新的特征向量,输入到IHPO-CSSVM分类器进行训练。与SVM、CSSVM、极限学习机进行比较,仿真结果表明IHPO-CSSVM的识别准确率最高,该方法能够准确地从复杂的电压信号中提取出有用的特征,并通过优化模型参数来提升识别准确率,可以有效解决配网侧的电压暂降源识别问题。]]></description>
<pubDate>2025/2/5 19:08:42</pubDate>
<category><![CDATA[电力市场与营销服务]]></category>
<author><![CDATA[许 超，李永刚，张书伟，赵丽萍，赵会超]]></author>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[基于变分模态分解和时间卷积网络的发电侧碳排放预测模型]]></title>
<link><![CDATA[http://dsm.ijournals.cn/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20250117&flag=1]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[发电企业是碳排放的重要来源之一,精细化发电侧碳排放量预测对我国碳排放政策的制定具有积极意义。在此背景下,为了准确反映发电侧碳排放的变化趋势,针对发电侧碳排放存在不规律性、非线性和时序性的特征,提出一种基于变分模态分解（variational modal decomposition,VMD）和时间卷积网络（temporal convolutional network,TCN）的碳排放量预测模型。首先,利用VMD对碳排放量时序数据进行平稳化预处理,将原始碳排放数据拆分成若干个模态分量数据,降低数据序列的不规律性和非线性；其次,考虑到已有机器学习算法在网络训练过程中的性能退化问题,基于TCN对各模态分量分别进行预测,实现碳排放时序数据利用效率的最大化。最后,重构预测结果,获取最终的碳排放预测值。结果表明,相比于传统4种预测模型,方案通过创新性的将VMD模型与TCN相结合,有效提高了预测模型的效果和准确率。]]></description>
<pubDate>2025/2/5 19:08:42</pubDate>
<category><![CDATA[电力市场与营销服务]]></category>
<author><![CDATA[王浩翔，安 之，魏 楠，徐尧宇，邓畅宇，贾鸿屹]]></author>
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