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伴随智能电网建设与可再生能源大规模接入,电力系统面临供需平衡复杂化、峰谷差拉大、用户需求高度多元化等新挑战,而传统需求侧管理(DSM)模式依赖人工经验及周期性统计,难以满足精细化、动态化负荷调节需求.大数据技术凭借海量数据处理、实时分析、模式挖掘、智能预测等核心算法能力,成为电力用户负荷精准调控现代化转型的关键驱动力.本文构建了面向电力负荷调控的大数据关键技术架构,深入剖析其在用户负荷特性多维画像、短期及超短期负荷高精度预测、需求响应策略智能优化、能效诊断与管理等典型场景中的算法应用机制;结合实际案例及实测数据,量化评估大数据技术对提高电网运行效率、促进可再生能源消纳、提升用户互动响应精度的技术效能;最终提出电力企业构建基于数据驱动的负荷智能调控系统的技术实施路径.
大数据技术电力用户需求应用
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传统电力营销模式中存在的多业务系统之间数据隔离、统计数据口径不一;需依靠人工经验发现异常;工作重复开展;营销资源运用缺乏针对性及精准性等问题,长期制约着提质增效工作的推进.为解决该难题,国网宁夏电力有限公司固原供电公司结合固原市山地丘陵区域电网覆盖广、范围大的地域特点,借助大数据技术建立营销数据清洗和循环工作机制,实现对客户、计量装置、业扩工作统一的数据管理,并形成常态化数据质量检查机制,将分析结果应用于在线营业、需求侧管理优化、线损治理、欠费风险管控等工作场景,构建了"数据识别—派发处置—复核跟踪—评价反馈—修正策略"的数字化闭环管控机制.应用一年来,有效破解了多源异构数据指标不一致、工单重复下发、异常工单流转时效低等问题,在办理时间、线损管控、客户投诉压减、人力资源配置等方面均取得显著的效果.
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引言
"双碳"目标下新型电力系统建设加速推进,电力服务需突破传统业务边界,向融入用户生产生活的综合能源服务转型.《"十四五"现代能源体系规划》明确要求,推动大数据、人工智能等前沿技术应用于电力需求侧管理,实现服务精准化与智能化.作为供电企业与用户的核心触点,电力营业厅的功能定位与运营模式亟待重塑,需升级为集能源数据展示、低碳理念传播、综合业务办理、生态圈资源整合于一体的复合型平台.
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首先,针对园区供/储能特性对可再生能源发电供能、储能装置进行建模,同时建立各种设备运行约束模型;其次,以园区综合能源系统成本最低为上层规划目标,运行成本为下层调度目标,采用遗传算法求解最优源/储容量规划配置;在规划中考虑运行的优化问题,采用柔性负荷控制减小负荷间的峰谷差以缓解用能高峰的压力.最后,通过实际城市园区的算例验证供能可靠性下系统规划的优越性,所提方法在保证经济性的前提下能满足系统的负荷需求.
优化调度需求侧管理可靠性容量规划园区综合能源柔性负荷
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针对建筑供配电系统能效管理粗放、多类负荷耦合叠加导致能耗居高不下的问题,开展节能控制技术研究.实时监测建筑电气自动化供配电系统能耗,获取能耗态势变化;基于此设计多维协同控制技术体系:医疗设备优先级调度旨在确保关键负荷供电安全,分时分区与人员感应照明调控消除无效照明能耗,需求侧管理驱动的插座负荷控制削减隐性待机损耗,空调末端与新风系统协同优化实现环境控制能耗最小化.对比实验表明,所提技术在整体能耗削减、负荷曲线平滑化、综合能效提升以及隐性功耗消除等多个关键性能维度上,均全面且显著地优于传统技术,验证了其在医院复杂用能场景下的有效性与实用性.
建筑电气自动化供配电系统节能控制
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根据碳达峰碳中和、交通强国、京津冀协同发展等国家重大战略需求,以及首都现代化综合交通体系建设要求,北京交通大学科研团队持续跟踪北京市交通运行和京津冀区域交通协同中的重点议题,综合运用实地调研、交通运行监测、政策评估、专题研讨以及交通大数据分析等方法,重点围绕小汽车依赖形成机制、公共交通运行优化、市郊铁路协同运营以及区域通勤体系建设等问题开展研究.基于上述研究,形成两点基本认识:一是超大城市交通治理不能仅依赖基础设施扩张,而应更加注重需求侧管理、公共交通优先发展与精细化治理协同推进;二是京津冀交通一体化的关键,在于强化轨道交通协同运营能力,完善市郊铁路与区域通勤体系,并以高速铁路高质量发展支撑区域协调和交通强国建设.
国家战略交通强国京津冀协同发展首都交通治理区域交通协同
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以能源安全、能源公平、环境可持续性为核心的"能源三难困境"是全球能源治理的核心议题.为了准确把握能源转型的复杂性与内在规律,基于世界能源理事会"能源三难困境指数"框架及2014-2024年全球能源统计数据,系统梳理了其概念演进、多维内涵与研究进展.研究成果表明:①"能源三难困境"已从金融"不可能三角"借鉴发展为涵盖安全(地缘政治、系统韧性、需求侧管理)、公平(可及性与可负担性)和环境("行星边界"约束、低碳循环发展)的系统研究框架;② 综合评估研究依托"能源三难困境指数",指标体系由宏观总量向中观民生和微观市场延伸,内涵由数量向结构与韧性拓展,研究方法由加权汇总演进至耦合协调测度与多目标优化;③ 影响因素研究的变量选取涵盖新经济形态、前沿技术、制度环境、外部冲击等,模型构建由均值回归转向异质性解构与机制检验;④ 现有研究受制于指标遴选主观、基础数据滞后、模型静态假设、内生性处理薄弱等局限,未来需强化标准体系构建、动态系统建模、实时数据融合、稳健因果检验以突破既有瓶颈.结论认为,该项研究成果可以为中国实现"能源可能三角"、构建科学的能源治理体系提供理论支撑.
"能源三难困境"概念演进多维内涵低碳转型能源系统能源模型能源安全
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全球气候变化已成为国际社会重大挑战.中国作为碳排放大国,其能源转型具有战略意义.电力行业的脱碳对于中国实现"双碳"目标至关重要,需要通过数智技术驱动能源供需双侧协同转型.本研究基于LEAP模型,探究2030年碳达峰及长期深度脱碳的潜力,模拟了2021-2060年能源系统转型路径.通过设置基准情景、转型情景、煤电气电CCUS中情景、煤电气电CCUS高情景、数智技术电力应用情景、产业结构改革情景、能源强度降低情景、需求侧综合情景、综合情景等15种政策组合,系统分析了不同情景下能源需求和电力系统碳排放的特征.研究结果表明:基准情景难以实现碳中和,而综合情景通过全链条数智技术、高强度CCUS及产业结构改革,可将2060年排放降至80.5×106 t.能源结构转型和产业结构调整是深度脱碳的关键,数智技术全流程应用可提升减排效率.电力系统碳减排具有政策协同效应,单一政策减排潜力有限,多政策协同减排效果显著,需求侧管理与供给端清洁化转型需同步推进.建议加速煤电退出与可再生能源规模化,深化数智技术全链条应用,大力部署推广CCUS,并加强需求侧管理.
碳减排碳捕集利用与封存(CCUS)数智技术情景分析LEAP模型
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配电系统可靠性直接影响电力用户的供电质量与用电体验,智能电网技术为配电系统可靠性提升提供了新的解决方案.通过分析典型智能配电网案例,深入研究了故障快速定位与隔离,服务自动恢复与重构,需求侧管理优化控制以及通信网络可靠性保障等关键技术方法,构建了配电系统可靠性评估指标体系,设计了仿真实验平台,对比分析了智能化改造前后的系统可靠性水平.研究结果表明,智能配电技术的综合应用能够显著缩短故障处理时间,提高供电连续性,为配电网可靠性提升提供了有效的技术路径.
智能电网配电系统自动化可靠性提升故障处理服务恢复
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医养结合是应对人口老龄化的重要举措.构建"政策主体—政策主题—政策工具"三维分析框架,选取2013-2025年中央层面发布的85份政策文本,综合运用社会网络分析、LDA主题模型及内容分析法进行量化研究,可厘清我国医养结合政策的演进逻辑与优化方向.研究发现:在主体维度,形成了以卫健委、发改委、民政部为核心的协作网络,但工信部、科技部等技术支撑部门以及财政、医保等资金保障部门处于网络边缘,部门间协同的广度与深度分布不均;在主题维度,政策议题由基础服务设施建设向"智慧医养"与"人才培养"延伸,但存在高热度议题与相关职能部门参与度不匹配的现象;在工具维度,长期倚重目标规划与法规管制等环境型工具,资金投入、保险支持等供给型与需求型工具相对不足,且在不同主题下的工具配置存在"软硬失衡".据此,应完善跨部门协同机制,以补齐技术与资金短板;调整工具结构,以加大对人才与服务的直接投入;强化需求侧管理,以提升支付能力.
医养结合智慧养老养老服务人口老龄化资源配置
