基于改进自组织映射的用户电碳画像构建方法

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作   者：

周保荣;  李江南;  吕逸帆;  蔡希鹏;  毛田;  许银亮; 

作者机构：

南方电网科学研究院有限责任公司;  清华大学深圳国际研究生院;  深圳供电局有限责任公司; 

关键词：

自组织映射;  聚类;  用户电碳画像;  负荷调度;  碳排放; 

期刊名称：

电力系统自动化

i s s n：

1000-1026

年卷期：

2024 年 48 卷 020 期

页   码：

182-190

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.