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基于电力大数据的工业用户非侵入监测研究
摘要
当前受供给侧结构性改革和环境治理不断推进的影响,钢铁、有色等传统高耗能行业的“去产能”“环保治理”等行动不断加大力度,由于缺乏有效的监测手段,在实际执行中往往存在不到位的情况。本文以钢铁行业为例,基于钢铁企业用电负荷大数据构建非侵入式监测方法,通过小波包分解和快速傅里叶分解结合,分解出主要生产工艺的负荷曲线,实现对炼铁、炼钢、轧钢主要工艺的有效监测。同时,利用典型环节用电量测算企业钢铁产量,通过与实际产量对比,为监管钢铁等重点工业用户去产能实施提供技术手段。
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作者简介

杨用春: 杨用春,华北电力大学新能源电力系统国家重点实验室,工学博士,研究方向为工业用户非侵入式监测、电能质量分析与控制、电力电子技术在电力系统中的应用。

卜飞飞: 卜飞飞,国网河南省电力公司经济技术研究院工程师,工学硕士,研究方向为计算机科学。

郑雅楠: 郑雅楠,国家发展和改革委员会能源研究所可再生能源发展中心副研究员,工学博士,研究方向为电力系统规划、可再生能源并网消纳、电力经济预测预警。

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