DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 茶叶产量数据的预处理 2.1. 平稳性判断 从福建省统计局官网收集到福建省1986~2019年的茶叶产量，如表1所示(单位：万吨)： Table 1 Table of tea production in Fujian Province in 1986~201 年份 茶叶产量 年份 茶叶产量 年份 茶叶产量 年份 茶叶产量 1986 4.42 1995 9.45 2004 16.44 2013 31.57 1987 4.99 1996 10.18 2005 18.48 2014 33.4 1988 5.54 1997 10.99 2006 20.01 2015 35.63 1989 5.52 1998 11.89 2007 22.09 2016 37.29 1990 5.82 1999 12.35 2008 24.07 2017 39.49 1991 6.53 2000 12.6 2009 25.51 2018 41.83 1992 7.05 2001 13.39 2010 25.83 2019 43.99 1993 7.7 2002 14.33 2011 27.67 1994 8.24 2003 15.02 2012 29.6 表1. 福建省1986~2019年茶叶产量表 从中挑取2016~2019年的茶叶产量数据用来作为检验数据。 根据茶叶产量表的数据，利用SAS软件 [ 3 ]，绘制福建省1986~2015年茶叶产量的时序图，如图1所示： 图1. 福建省1986~2015年茶叶总产量的时序图 Cramer分解定理里说明了任何一个序列的波动都可以视为同时受到了确定性影响和随机影响的综合作用 [ 4 ]。平稳序列要求这两方面的影响都是稳定的，而非平稳序列产生的机理则在于它所受到的这两方面的影响至少有一方面是不平稳的。 根据图1可以看出，时序图有明显的递增趋势，而非在一个常数值上下波动，可以判断出该序列为非平稳序列。 2.2. 平稳化处理 若要根据序列构建拟合模型，需要先进行差分运算，来通过自回归的方式提取确定性信息，使非平稳序列变为平稳 [ 5 ]。运用SAS软件对该时间序列进行一阶差分，并画出时序图，如图2所示： 图2. 福建省1986~2015年茶叶总产量一阶差分后的时序图 做一阶差分后，时序图没有明显的递增或者递减趋势，也没有明显周期性的变化，为了准确判断差分后的平稳性，运用Eviews软件 [ 6 ] 来对一阶差分后的序列做ADF检验。检验结果如图3所示： 图3. 序列一阶差分后的单位根检验 检验结果显示，P值为0.0238小于显著性水平0.05，拒绝存在单位根的原假设，所以一阶差分后的序列是平稳的。 2.3. 纯随机性检验 纯随机性检验也称为白噪声检验，用来检验一个序列是否为纯随机序列。若一个序列为纯随机序列，那么该时间序列的序列值之间没有任何相关关系，这就意味着序列值之间不会互相影响，也就没有继续研究下去的价值。根据Bartlett定理 [ 7 ]，Ljung和Box构造了LB统计量来进行检验： LB = n ( n + 2 ) ∑ k = 1 m ( ρ ^ k 2 n − k ) (1) 其中，n为序列观察期数，m为指定延迟期数。 运用SAS软件计算出各个延迟阶数下的LB检验统计值的量和P值，结果如表2所示： Table 2 White noise test char 纯随机性检验 延迟阶数 LB检验统计量的值 P值 6 31.14 <0.0001 12 38.98 0.0001 表2. 纯随机性检验表 检验结果显示，各阶延迟阶数下的LB统计量的P值都显著小于显著性水平0.05，拒绝为白噪声序列的原假设，所以该序列为平稳非白噪声序列。
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user: 3. ARIMA(1，1，0)模型识别及参数估计 3.1. 模型识别 福建省1986~2015年茶叶总产量一阶差分后的自相关图和偏自相关图如图4和图5所示。通过观察自相关图和偏自相关图可以看出：当延迟期数大于1之后，自相关系数都在两倍标准差之内，且呈现指数衰减到零附近，呈现出拖尾性质，所以自相关系数为一阶拖尾；当延迟阶数为1时，偏自相关系数明显大于2倍标准差范围，当延迟阶数大于1后，迅速衰减到两倍标准差之内，且几乎都落在2倍标准差范围以内，呈现截尾性质，所以偏自相关系数为一阶截尾。所以把该模型定阶为ARIMA(1，1，0)模型 [ 8 ]。 图4. 序列一阶差分后的自相关图 图5. 序列一阶差分后的偏自相关图 3.2. 模型参数估计 模型定阶后，对模型未知的参数值进行估计。对于时间序列中的未知参数的估计方法有三种：矩估计、极大似然估计、最小二乘估计 [ 7 ]。在实际运用中，最小二乘估计法是最常用的方法。最小二乘估计法在ARMA模型场合中，记 β ˜ = ( φ 1 ， ⋯ ， φ p ， θ 1 ， ⋯ ， θ q ) ′ (2) F t ( β ˜ ) = φ 1 x t − 1 + ⋯ + φ p x t − p − θ 1 ε t − 1 − ⋯ − θ q ε t − q (3) 当它假定过去未观测到的序列值等于0，那么可以得到它的残差平方和为： Q ( β ˜ ) = ∑ t = 1 n [ x t − ∑ i = 1 t π i x t − i ] 2 (4) 使此式达到最小值的估计值就为参数 β 的最小二乘估计。通过SAS软件，运用条件最小二乘估计法来对拟合的模型进行参数估计，结果如表3所示： Table 3 Parameter estimation tabl 条件最小二乘估计 参数 估计值 标准误差 滞后 MU 1.03544 0.28087 0 AR1，1 0.71939 0.15027 1 表3. 参数估计表 由表3可得，拟合的模型为： ∇ x t = 1.03544 + ε t 1 − 0.71939 B (5) 或等价表示为 x t = 0.29056 + 1.71939 x t − 1 − 0.71939 x t − 2 + ε t (6)
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user: 4. ARIMA(1，1，0)模型检验及预测 4.1. 模型检验 确定拟合模型的口径后，对模型进行显著性检验和参数显著性检验。显著性检验即通过检验残差序列是否纯随机来检验模型的信息是否提取充分，以来判定模型的估计效果；参数性检验即检验模型各参数是否显著非零，来评估模型的可行性和精简性，不显著非零的参数则表明该参数对应的自变量对因变量影响不明显，需要从拟合的模型中剔除。通过SAS软件获取模型显著性检验表以及参数显著性检验表，结果如表4、表5所示： Table 4 Model significance test tabl 纯随机性检验 延迟阶数 LB检验统计量的值 P值 6 7.20 0.2062 12 16.27 0.1314 18 22.79 0.1561 24 28.77 0.1882 表4. 模型显著性检验表 显著性检验表结果显示，各阶延迟阶数下的LB统计量的P值都显著大于0.05，所以认为这个拟合模型的残差序列属于白噪声序列，即该模型显著有效。 Table 5 Parameter significance test tabl 参数 t统计量的值 P值 结论 3.69 0.001 显著非零 φ 1 4.79 <0.0001 显著非零 表5. 参数显著性检验表 参数显著性检验表结果显示，所有参数均通过显著非零检验，说明ARIMA(1，1，0)模型对该序列的拟合显著成立。 4.2. 模型预测及数据对比 根据拟合的模型公式，利用SAS软件对福建省2016~2019年的茶叶总产量进行预测，结果如表6所示： Table 6 Prediction table of total output value of tea in Fujian Province in 2016~201 年份 预测值/万吨 标准差 95%置信区间 2016 37.5248 0.5033 (36.5384，38.5111) 2017 39.1784 1.0010 (37.2165，41.1403) 2018 40.6586 1.5064 (37.7061，43.6111) 2019 42.0140 1.9984 (38.0973，45.9307) 表6. 2016~2019年福建省茶叶总产量值预测表 把福建省2016~2019年茶叶产量数据摘出，用来与预测值作对比，来判断模型预测是否较为成功。对比数据如表7所示： Table 7 Comparison table of total output value of tea in Fujian Province in 2016~201 年份 预测值/万吨 真实值/万吨 绝对误差 误差率% 2016 37.5248 37.29 0.2348 0.6 2017 39.1784 39.49 0.3116 0.7 2018 40.6586 41.83 1.1714 2.7 2019 42.01 43.99 1.98 4.5 表7. 2016~2019年福建省茶叶总产量值对比表 从表7中可以看出，模型总体的预测精度良好，误差率总体较低，能基本稳定在1%以内。但随着预测步的增加，实际数据与预测数据的误差率逐渐增大。
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user: 5. ARIMA(1，2，1)模型识别及参数估计 5.1. 平稳性检验 运用SAS软件，将原始序列进行二阶差分，得到的时序图如图6所示： 图6. 序列二阶差分后的时序图 二阶差分后的时序图没有明显的趋势走向，也没有周期性的变化，为了准确判断平稳性，对序列进行ADF检验。检验结果如图7所示。结果显示，P值为0小于0.05，拒绝存在单位根的原假设，所以可以判断二阶差分后的序列为平稳序列。 图7. 序列二阶差分后的单位根检验 5.2. 纯随机性检验 检验序列为平稳序列之后，对序列进行纯随机性检验。利用SAS软件得到二阶差分后序列的纯随机性检验表，自相关图和偏自相关图。纯随机性检验表如表8所示，检验结果显示，各阶延迟阶数下的LB统计量的P值都小于0.05，拒绝原假设，所以该序列为平稳非白噪声序列。 Table 8 Second order difference pure random test tabl 纯随机性检验 延迟阶数 LB检验统计量的值 P值 6 12.75 0.0472 12 22.39 0.0334 表8. 二阶差分纯随机检验表
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user: 6. ARIMA(1，2，1)模型识别及参数估计 6.1. 模型识别 序列二阶差分后的自相关图和偏自相关图如图8、图9所示，通过观察自相关图和偏自相关图可以看出：自相关系数快速地进入两倍标准差，且延迟一阶之后的自相关系数都在二倍标准差之内，所以自相关系数为一阶截尾。当延迟阶数大于等于1时，偏自相关系数都在两倍标准差之内，所以可以判断该时间序列的偏自相关系数为一阶截尾。所以把该模型定阶为ARIMA(1，2，1)模型。 图8. 序列二阶差分后的自相关图 图9. 序列二阶差分后的偏自相关图 6.2. 模型参数估计 将二阶差分后的序列模型定阶后，通过SAS软件，运用条件最小二乘估计法来对拟合的模型进行参数估计，结果如表9所示： Table 9 Parameter estimation table after second order differenc 条件最小二乘估计 参数 估计值 标准误差 滞后 MU 0.04228 0.03276 0 MA1，1 1 0.19726 1 AR1，1 0.47205 0.26403 1 表9. 二阶差分后的参数估计表 由得到的参数估计表可知，拟合的模型为： ∇ 2 x t = 0.04228 + 1 − B 1 − 0.47205 B ε t (7)
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user: 7. ARIMA(1，2，1)模型检验及预测 确定拟合模型的口径后，对模型进行显著性检验和参数显著性检验，检验结果如表10、表11所示： Table 1 0 Significance test table of second-order difference mode 纯随机性检验 延迟阶数 LB检验统计量的值 P值 6 8.26 0.0825 12 17.01 0.0742 18 22.92 0.1160 24 29.39 0.1341 表10. 二阶差分后模型显著性检验表 检验结果显示，各阶延迟下的LB统计量的P值都显著大于显著性水平0.05，所以可以认为这个拟合模型的残差序列属于白噪声序列，即该模型显著有效。 Table 1 1 Test table of parameter significance after second-order differenc 参数 t统计量的值 P值 结论 μ 1.29 0.2087 不显著非零 θ 1 5.07 <0.0001 显著非零 φ 1 1.79 0.0859 不显著非零 表11. 二阶差分后参数显著性检验表 检验结果显示，参数显著性检验的常数项 μ 和参数值 φ 1 未通过显著非零检验，所以这两个参数值为零。把两个不显著非零的参数剔除后，得到了新的参数显著性检验表(表12)： Table 1 2 Parameter significance test table after parameter eliminatio 参数 t统计量的值 P值 结论 θ 1 2.89 0.0075 显著非零 表12. 参数剔除后参数显著性检验表 剔除掉不显著非零的参数之后，再通过SAS软件，运用条件最小二乘估计法来对拟合的模型进行参数估计，结果如表13所示： Table 1 3 Parameter estimation table after parameter eliminatio 条件最小二乘估计 参数 估计值 标准误差 滞后 MA1，1 0.49526 0.17118 1 表13. 参数剔除后的参数估计表 由二阶差分参数剔除后的参数估计表所知，拟合的模型为： x t = 2 x t − 1 − x t − 2 + 0.50424 ε t (8) 根据二阶差分后拟合的模型公式，利用SAS软件对福建省2016年~2019年的茶叶总产量进行预测，结果如表14所示： Table 1 4 Prediction table of total output value of tea in Fujian Province in 2016~201 年份 预测值/万吨 标准差 95%置信区间 2016 37.6606 0.4909 (36.6985，38.6226) 2017 39.6911 0.8868 (37.9529，41.4293) 2018 41.7217 1.3264 (39.1219，44.3214) 2019 43.7522 1.8117 (40.2013，47.3032) 表14. 2016~2019年福建省茶叶总产量值预测表 和一阶差分一样，把2016~2019的数据摘出，做预测之后与预测值作对比，来判断模型拟合是否较为成功。对比数据如表15所示： Table 1 5 Comparison table of total output value of tea in Fujian Province in 2016~201 年份 预测值/万吨 真实值/万吨 绝对误差 误差率% 2016 37.6606 37.29 0.3706 0.9 2017 39.6911 39.49 0.2011 0.5 2018 41.7217 41.83 0.1083 0.4 2019 43.7522 43.99 0.2378 0.5 表15. 2016~2019年福建省茶叶总产量值对比表 从表15中可以看出，模型的预测值与真实值的误差稳定在0.5内，误差率总体较低，稳定在1%以内，整体的误差比ARIMA(1，1，0)模型的还要小，说明模型ARIMA(1，2，1)的总体预测精度更好。
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user: 8. 模型对比及预测 模型结果对比如表16所示，可以看出ARIMA(1，2，1)模型相比ARIMA(1，1，0)模型的福建省2016~2019年茶叶产量预测值，更接近数据的真实值，且ARIMA(1，2，1)模型的AIC值 [ 9 ] 小于ARIMA(1，1，0)模型，根据AIC准则，ARIMA(1，2，1)模型会优于ARIMA(1，1，0)模型。 Table 1 6 Comparison table of model result 年份 ARIMA(1，1，0)模型 ARIMA(1，2，1)模型 真实值 2016 37.5248 37.6606 37.29 2017 39.1784 39.6911 39.49 2018 40.6586 41.7217 41.83 2019 42.01 43.7522 43.99 AIC值 44.39 40.59 表16. 模型结果对比表 结合多种因素进行结合考虑，最终选择拟合较优的ARIMA(1，2，1)模型对未来几年福建省茶叶产量进行预测，结果如表17： Table 1 7 Prediction table of total output value of tea in Fujian Province from 2020 to 202 年份 预测产量/万吨 标准差 95%置信区间 2020 45.7828 2.3406 (41.1953，50.3702) 2021 47.8133 2.9103 (42.1092，53.5174) 2022 49.8439 3.5185 (42.9477，56.7400) 2023 51.8744 4.1631 (43.7150，60.0339) 2024 53.9050 4.8421 (44.4146，63.3953) 2025 53.9355 5.5541 (45.0497，66.8213) 表17. 2020~2025年福建省茶叶总产量值预测表 根据预测的结果，福建省未来的茶叶产量依旧呈上升趋势，也有可能逐渐趋于平稳。
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user: 9. 结论 福建省一直致力茶叶品牌建设与开发，茶业又好又快发展的成因，除了自身环境条件之外，主要还有行业相关和政府部门的重视，予以政策扶持，以及茶叶科技先进技术应用的进步。本文利用SAS软件，运用时间序列分析的理论知识，对福建省的茶叶总产量进行研究，通过建立的两个模型预测福建省茶叶总产量未来趋势，根据数据比对以及各因素综合考虑挑选出拟合较好的一个模型。通过该模型体现的茶叶产量发展，为有效的未来茶业发展提供参考依据。
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user: 摘 要 未来配电系统是以配电房为支撑，以泛在物联网为手段的智能配电系统。配电房作为电网的终端，正逐步提升可观程度、环境安全性、设备运行安全性和运维效率。为提高智能配电房一二次兼容性、数据融合度以及配电房“站”与“站”之间信息融合度，本文提出了一种通过云平台连接的新型智能配电房，通过运行监测、运维管理、故障检测、能效管理以及设备管理等功能的完善，实现了用电设备的统筹规划管理，为智能配电房的发展提供了参考价值。 关键词 :配电房，智能化，监测 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 小电网需要为用户稳定持续供电，而不断升级电网设备也是保证安全供电的重要举措。如图1所示，配电房位于电网的终端，具有电压转换、电力分配、用电控制的功能，是最重要的电力设备之一 [ 1 ] [ 2 ]。而较低水平的环境设施导致配电房的设备处于非正常工作状态，如环境温湿度异常、外来人员入侵等会导致局部放电和短路现象的发生，严重威胁到用户正常的用电。传统配电房主要由工作人员逐个测量配电装置和巡检，由于人工巡查和定时检查等方式无法及时处理问题，配电房成为电力设备中的薄弱环节 [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ]。 图1. 电网中的配电房位置示意图 变电站监控系统需要通过系统集成优化和信息共享，实现电网和设备运行信息、状态监测信息、辅助设备监测信息、计量信息等变电站信息的统一接入、统一存储和统一管理 [ 6 ]。自此，国内对于智能配电房开展了许多研究。文献 [ 7 ] 提出了视频环境监控系统、防误操作系统、设备状态监测系统和电能质量监测系统为一体的智能配电房；文献 [ 8 ] 融入了SCADA系统、门禁系统以及环境监测系统，提高了配电房的智能化运行水平；文献 [ 9 ] 通过配电自动化系统和自学习算法能够对配电房环境和电力设备运行状态进行有效的实时监测，能有效实现从监测预警到管理取证的安全管理模式；文献 [ 10 ] 提出了智能配电房系统构架，以及系统平台和硬件设施的设计方案，主要从环境、安防、设备状态、电气运行参量等方面，完成了对配电房的全面监控。以上文献都针对配电房智能化提出了不同的方案，但涉及到的技术门类和设备种类较多，导致智能配电房所需要的传感器融合度低，具有较大的潜藏价值待挖掘。 从在对电力设备的不断升级改造中，配电房也在不断走向智能化。基于此，本文提出了一种以物联网等技术支持，通过云平台所连接的新型智能配电房，旨在对配电房的设备进行智能化统筹管理，实现配电房自身信息化、自动化、无人化，最终提升配电房的经济价值。
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user: 2. 智能配电房现有结构 智能配电房是通过智能化管理的方式，应用通信技术实现供电信息的交换，其本质是信息网络与配电房技术的结合。其主要目的包括减少解决故障的技术难题、保证电能质量和供电稳定性、改善管理方式和提高用户满意度等 [ 11 ] [ 12 ]。其主要包括以下结构： 2.1. 配电设备电气监控 为实时检测并显示配电系统的运行状况，需要完善电气监控功能，为配电网数据采集与监视控制(SCADA)系统提供技术支持。目前，配电自动化监控终端(DTU)已安装在10 kV开关柜里，部分400 V低压开关柜也纳入了监控范围。电气监控功能有利于配电网监控和调度，实现了“遥信、遥测和遥控”三遥功能。除此之外，SCADA系统也实现了保护功能，能够在线路发生故障时及时跳闸，缩小停电范围 [ 13 ]。 2.2. 通信设备 配电设备电气监控的实现离不开通信设备的技术支撑。目前通信系统采用电力载波通信方式、无线通信方式和光纤通信方式等技术实现变电站之间的通信功能。通讯组网主要选择光纤通讯模式，将配电房充当光纤通讯主干，适合各种通讯模式与线路的连接。通讯终端适合图像、数据等的传递，终端也适合RS485总线，为智能传感器的连接创造便利条件 [ 14 ]。通信系统接入层结构如图2所示： 图2. 通信系统接入层结构 2.3. 配电房巡检 在配电房巡检过程中，要在配电房中安装门禁系统，从而对配电房巡检功能进行优化。智能门禁系统实现对整个配电房门禁系统的远程管理、红外安防入侵的实时监测、环境数据等状态信息实时监控及集中统一管理，使管理人员能够方便、安全、可靠且准确地对无人值守的配电房实现远程智能实时监控管理 [ 15 ]。 2.4. 变压器优化运行 居民小区往往会配置多台变压器，由于房屋空置率，变压器常年处于低负荷率运行的状态，导致其损耗增大，折损使用寿命。此时将优化设备配设于配电房，以此来达到变压器的高效、安全运行，优化设备则应结合具体需要来动态进入与退出。优化设备需要监控变压器电气参数的基础上使用优化算法决定是否投切变压器，并配合开关柜同步运行 [ 16 ]。 以上四点已经通过相应技术解决，但发展智能配电房依旧存在以下问题：电气监测功能、通信设备和智能巡检都需要大量的传感器，而一二次融合技术的限制导致传感器兼容度低，不仅会增加现场调试人员的协调工作量，也会导致配电房长期运行可靠性不够；配电房中监测设备电气参数外，缺乏对设备多运行参量的监测，以致于提供不充分的评估数据，无法支持智能运维决策的生成；各个配电房之间的设备监测、运维数据采用分散存储的方式，没有共享、整合，缺乏大数据支撑下的状态评估与运维决策。
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user: 3. 智能配电房关键技术 本文以实用性、先进性、前瞻性为原则，介绍一种通过云平台连接的新型智能配电房。智能化管理配电房，即通过远程控制的方式对数据进行查询、监测、预警和显示，进一步提高电网运行的安全性。方案主要解决了以下三个问题： 3.1. 一二次融合 由于接口技术要求不统一、不标准，智能化设备在不同工程的应用中会直接导致一二次设备接口不兼容，也在一定程度上增加故障分析的困难性。配电网一二次融合设备主要分为一二次融合环网柜和一二次融合柱上开关。本方案拟采用分布式一二次融合环网柜，其利用电阻分压式电压传感器和低功耗电流传感器来进行电压电流采样，每个终端采集电压电流信号来计算对应环网柜间隔的遥测值和电量数据。通讯管理机通过交换机汇集每个终端的数据，再通过以太网把数据上传给主站 [ 17 ] [ 18 ]。 本方案采用的一二次融合技术主要采用远程控制的方式，在完成各个传感器的参数了解后，通过软件编程与接口实现，完成对各个传感器输入输出信息接入操作。结合一二次融合技术，配电柜可新增弧光监测、故障监测功能，完善漏电监测、温度监测等功能，通过监测功能集约化、组合传感方式，提高监测设备的兼容性、扩展性、互换性，为配电房智能化提供坚强内核。具体措施如图3所示： 3.2. 数据融合 数据融合的基础是数据采集管理，而数据采集管理主要模块主要是完成配电房中的环境监控，只有完成房中各类数据的采集后，才能为系统后台的综合查询与数据分析提供相应的数据基础。 如图4所示，所述智能配电房中的参量数据主要来自设备运行中的电气监测、环境监测和放电监测，此外还包括设备在线监测和离线实验等多源数据。由于处理的信息种类繁多，信息源之间关系复杂，从而需要建立广义有效的融合模型和算法以及综合评估体系。对融合系统进行性能评估时，需要应用信息融合算法到软件中以得到评估体系中的性能指标，从而智能分析出设备状态。 图3. 一二次融合技术具体应用措施 图4. 设备状态参量数据来源 3.3. 配电房站与站之间信息与决策融合 智能配电房采用了物联网、大数据等技术 [ 10 ]，建立了安全可靠的数据通道，实现了配电房终端与云端的双向通信，如图5所示。通过“云平台”的搭建，实现了配电房与云端之间数据采集和下发命令的双向通道，从而共享、融合多个配电房所得到的监测数据。云端将数据进行分析处理后，通过优化算法制定“站”与“站”协调的全局化运维决策，从而对设备进行高效、可视化的管理，构建创新的物联网服务。此外，低压配电台区采用直流互联的方式以优化运行方式。
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user: 4. 智能配电房结构及功能 如图6所示，本文所示智能配电房主要由运行参数监测、设备状态监测、环境参量监测、故障参量监测、边缘计算服务器、网关和可视化建模构成。运维人员通过操作平台管理客户端，实现对配电房整体运行状况的远程监控。 图5. 基于云平台连接的多个配电站 图6. 智能化配电房结构示意图 其中功能模块包括设备状态诊断、能效分析、配电房环境安全、配电线路故障监测；边缘计算服务包括运行监测、运维管理(缺陷记录、统计、等级评判，设备在线监测)、故障监测(故障事件、对象，设备报警及预警)；云服务包括运维管理(设备离线试验，状态评价，寿命周期计算，维修风险计算，维修决策)、能效管控和设备及系统管理。 如图7所示，智能房智能化系统采用先进的通信系统与智能设备相连，可应用于多个软件。智能配电房系统采用云部署模式，可减少所需硬件设备，减少运维工作量，提高系统应用灵活性。其平台管理客户端包括运行监测、运维管理、故障监测、能效管控、设备管理和系统管理。 图7. 智能化配电房结构示意图 4.1. 运行监测 运行监测部分主要包括各类传感器、执行设备及监控终端机，实现站房内SF6气体浓度、臭氧浓度、氧气浓度、水浸、环境温湿度、烟雾火灾等环境信息和变压器、开关柜等设备的温度、局部放电等状态量监测，模拟量和状态量与灯光、视频、门禁监测等信息融合，为运维管理提供充足的数据。 4.2. 运维管理 运维管理主要包含：利用运行监测的数据进行设备缺陷记录、设备缺陷统计和设备缺陷等级评判；对变压器、开关设备和二次设备进行离线实验，对变压器、开关柜和环网柜进行在线监测，根据离线状态和在线状态的评价进行设备寿命周期计算；将设备缺陷评判等级高的设备归入设备待修设备集，进行维修风险计算，最终形成设备维修决策。 4.3. 故障监测 利用运行监测的数据提前发现配电房中存在的故障，实现回路过载预警、电气参数异常预警、设备温度预警和电气绝缘预警。当发生故障时，对故障事件进行记忆，包括故障前负荷水平、故障时电气参数以及故障事件后果等，针对故障波形、故障事件进行分析。利用在线监测数据和告警信息等，发现配电站房设备存在的故障，分析故障影响范围，合理调度抢修资源，提高故障抢修效率和服务水平。 4.4. 能效管理 能效管理需要通过监测的电气量进行负荷容载比、功率因素、电压水平和三相不平衡的实时计算，统计出最大负荷和功率因素等重要信息，分析负荷曲线和容载比曲线。根据分析结果评价配电房的能效等级，智能制定无功补偿策略/配变运行策略、负荷调整策略和需求侧响应策略。 4.5. 设备管理 配电房中所有设备都有专门的电子标识，应用物联网技术可以采集配电房中的信息。通过扫描一次设备的电子标识可以采集台账、缺陷等信息，扫描其他智能设备可以采集设备类型、参量、定位等设备信息，实现对运行设备台账的在线信息采集，建立完整的设备管理档案。
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user: 5. 案例分析 本文所述配电房的部分功能已在深圳某地通过搭建“智慧能源增值服务咨询平台”来实现，其总体设计系统逻辑如图8所示。其通信模型是基于MQTT通讯协议，包括运行监测、运维管理、运行评价、故障监测、能效管控、数据服务中心和数据接口与App等核心模块。平台已实现的功能包括：配变电压 图8. 系统逻辑示意图 电流越限报警分析、配变经济负载率评价、设备最大负载率曲线、用户无功补偿策略、用户负荷峰谷时段分析、故障录波分析、峰谷负荷平移策略及效益分析、越限报警参量设定、运行评价指标设定以及系统日推送报告、月推送报告。 5.1. 运维管理 在依托智能配电房建立的智慧能源增值服务咨询平台中，可以实时监控某大厦的高压进线监测、变压器监测、低压馈线监测和发电机监测等数据。在2019年9月监测到的部分变压器数据如表1所示： Table 1 Transformer dat 日期 时间 A相电压 (V) B相电压 (V) C相电压 (V) AB线电压 (V) BC线电压 (V) CA线电压 (V) 电网频率 (Hz) 2019-09-11 00:00:00 234.3 234.5 234.1 405.9 405.8 405.6 50.00 2019-09-11 00:01:00 234.3 234.5 234.1 405.9 405.8 405.6 50.02 2019-09-11 00:02:00 234.1 234.3 233.9 405.6 405.4 405.2 50.03 2019-09-11 00:03:00 234.0 234.2 233.9 405.4 405.3 405.2 49.96 2019-09-11 00:04:00 234.4 234.5 234.1 406.0 405.8 405.7 49.96 2019-09-11 00:05:00 234.4 234.6 234.3 406.1 406.00 405.9 49.97 2019-09-11 00:06:00 234.6 234.7 234.5 406.4 406.3 406.2 50.03 表1. 变压器监测数据 基于运行监测的数据，智慧能源增值服务咨询平台即可实时显示其评价结果，其针对变压器运行状态的运行评价如表2所示： Table 2 Operation evaluation of transformer dat 电压质量 D级(最小合格率3.30%) 三相电压不平衡 A级(合格率100%) 三相电流不平衡 D级(最小合格率44.80%) 电压谐波 D级(最小合格率79.20%) 电网频率 A级(合格率100%) 功率因素 A级(0.965) 经济负载率 D级(经济负载时间比27.60%) 峰谷电量比 B级(13.20%) 峰谷负荷差 D级(100%) 越限报警 有 故障录波 无 表2. 针对变压器运行状态的运行评价 5.2. 故障监测 在发生故障后，通过调取故障录波设备的故障波形数据，绘制曲线图进行分析，录波数据主要包括8个模拟量和n个开关量数据，每个周波采36个时间点，并记录和存储故障时刻前至少3个周波，故障时刻后至少8个周波；根据故障时刻模拟量数据和开关量数据正确的分析故障事件引发的后果(停电、无停电)进行记录和管理；分析和匹对故障事件前负荷水平情况数据，记录事件发生时间、计算持续时间，以及相关的统计和分析。如该大厦的故障案例分析结果如表3所示： Table 3 Failure case analysis result 故障原因： C相过载 故障起源： 高压侧进线 故障类型： 低压侧出线1# 故障前负荷水平： Ia = 0.83 A，Ib = 0.92 A，Ic = 0.78 A 故障后负荷水平： Ia = 0.83 A，Ib = 0.92 A，Ic = 1.71 A； 故障发生时间： 2019年3月19日，10: 55:24.694 故障结束时间： 2019年3月19日，10: 55:55.368 表3. 故障案例分析评价 5.3. 能效管控 通过功率因数统计、负荷容载比计算、电压水平计算、三相不平衡度计算和配变比损耗，以制定出配变运行策略和最大负荷调整策略。深圳某地区的日负荷曲线如图9(a)所示，智慧能源增值服务平台将生成“高峰负荷平移代价收益”策略，通过5%最高峰值负荷区段错峰平移，可将最高计量负荷容量峰值下调，减免容量费；通过10%次高峰值负荷区段错峰平移，减少配电设备负载冲击，提高设备安全系数，以用电单位能接受的代价为调整前提，实现效费比优化的目的。其利用储能等分布式能源调节后的经济性负荷曲线如图9(b)所示，若假设全以投放储能进行负荷的调节，则该地区在深圳实行的分时电价的政策上10年可收益644723.57元。 图9. 优化前后负荷曲线对比 通过运维管理、故障检测和能效管理，智慧能源增值服务咨询平台根据用户需求，按照每日/月推送报告，包括用电信息报告、故障分析报告、能效分析报告和设备运维报告。
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user: 6. 总结 电网智能化是发展地必然趋势，而智能配电房在其中发挥了重要地作用，结合现有技术改进配电房，实现设备的统筹规划管理，才能智能电网地实现进程。本文介绍了一种以物联网为技术支持的智能配电房，通过一二次融合技术提高了监测设备的兼容性，在融合多源数据和多参量监测数据后对配电房进行智能分析，从而制定全局化运维决策，有利于相关部门更加经济、有效地管理配电房，实现配电房智能化运行。
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user: 摘 要 随着储能技术的不断发展，储能在电网中的应用场景不断增多。在两部制电价下，储能应用在电力用户侧，不仅可以为用户带来套利收益，而且可以减少用户的基本电价。本文提出一种在两部制电价和储能周循环特性下，以用户侧储能的容量、运行方式为决策变量，以用户在储能全寿命周期下的净收益为目标函数，构建了配电网用户侧储能混合整数线性规划配置模型(MILP)。最后以深圳某用户为例，验证了所提方法的可行性和有效性。本方法是针对两部制电价下电力用户的储能优化配置，使用户充分运用储能获得最大收益，从而使储能价值得到充分发挥。 关键词 :配电网，用户侧储能，两部制电价，储能优化配置 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 随着可再生能源资源的大力发展，能在时间和空间上转移能量的储能系统已成为未来配电网发展的关键支撑技术之一 [ 1 ]。当前储能的盈利方式主要为赚取峰谷电价差；同时，储能还可以参与配电网电压调节、削峰填谷，通过合理配置储能可以降低网络损耗，延缓配电网投资。通过主动管理储能的充/放电运行方式，可以作为配电网解决分布式发电出力与负荷需求失配、发电与负荷的实时平衡的方法之一 [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ]。 《关于促进电储能参与“三北”地区电力辅助服务补偿(市场)机制试点工作的通知》政策中鼓励发电侧和用户侧储能参与调峰调频辅助服务，鼓励发电、售电、电储能企业和用户等投资建设电储能设施。储能系统应用于用户侧，通过需求侧管理可以节省电费 [ 5 ]。目前，已有许多关于储能优化配置的研究。电力市场机制下，文献 [ 6 ] 提出了一种市场机制下基于全寿命周期理论的售电公司储能优化配置及投资效益分析方法。文献 [ 7 ] 从直接收益和间接收益两个方面分析储能参与电力市场的成本效益，在此基础上，建立了综合考虑规划和运行的储能优化配置多目标双层决策模型。针对用户侧储能的配置问题，文献 [ 8 ] 提出了用户侧电池储能配置优化及运行调度滚动优化方法。文献 [ 9 ] 基于用户侧电能管理，提出一种考虑优化负荷特性的储能系统规划和调度综合优化模型。文献 [ 10 ] 采用K-means聚类算法对用户侧的用能需求进行分析并归纳出典型场景，建立了综合能源系统中储能设备的综合优化配置模型。文献 [ 11 ] 为提高用户侧电池储能系统的经济性及使用寿命，提出一种基于能量优化调度的储能配置及控制方法。文献 [ 12 ] 通过上下层模型的迭代计算最佳日运行策略及储能容量和功率最优配置。上述有关用户侧储能配置的论文中，在经济收益方面，文献 [ 10 ] 没有考虑储能带来的经济效益，只考虑了保障系统运行安全性和可靠性的基础上储能配置成本最低。文献 [ 8 ] 只考虑了储能的套利收益，文献 [ 9 ] 和文献 [ 11 ] 还考虑了两部制电价下降低用户的基本电费支出。文献 [ 12 ] 考虑了储能为用户带来的套利收益、基本电费降低、减少停电损失和延缓电网建设收益。 综上所述，本文以用户侧储能全寿命周期内为用户带来的净收益为优化目标，构建了配电网用户侧储能混合整数线性规划配置模型(MILP)，并求解储能周循环充放电策略和储能的额定功率、额定容量以及最大收益。
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user: 2. 用户侧储能需量管理 在进行用户侧储能优化配置的研究时，大多数文献考虑了储能系统为用户带来的基础电费减少的收益。基础电费是两部制电价下按照工业企业的变压器容量或者最大需量(1月中每15 min或30 min平均负荷的最大值)按月收取的部分电费，另外一部分电费为度电电价，电度电价按照实际耗电量收取，并结合用电时间分为峰时、平时和谷时 [ 13 ]。两部制电价计算公式如下 [ 9 ]： p = a M + d H H (1) 其中，p为电价；a为变压器容量(kVA)或者每月最大负荷(kW)单位电价；M为用户变压器容量或最大需用量；d为为按电表计算的每度电的电费；H为为耗电量(用千瓦小时计算)。 随着社会的发展，人们对电能的需求量变的越来越大，同时由于居民用户的电力消费方式不合理进而导致电力资源的严重浪费。两部制电价的应用，激励电力用户合理消费电能，避免电力资源的浪费。用户可以利用储能系统来降低每月最大负荷，从而达到基本电价降低的目的。此外，储能系统能够在负荷谷时段即低电价时段存入电能，在负荷高峰时段即高电价时段将电能释放出来，这样不仅能够消除用户峰谷电价差，而且能够降低用户分峰值负荷，平滑用户电力负荷曲线 [ 13 ]。 2.1. 储能系统应用于用户侧 电力系统负荷一般可以分为居民负荷、商业负荷和工业负荷，不同类型的负荷具有不同的特点。居民负荷主要来自于居民家庭用电负荷，其日负荷曲线具有明显的峰谷波动特点；部分家用电器的使用与季节相关，居民负荷年负荷曲线具有明显的季节性波动特性。商业负荷主要是指商业用户的照明、空调等用电负荷，覆盖面积大，其日负荷曲线具有明显的高峰和低谷，白天负荷量大且平稳、夜间负荷量较低；商业负荷也与季节有相关性，会随着季节波动 [ 7 ]。工业负荷指的是用于工业生产的用电，一天中工业用户仅在相对短的时间间隔内运行大功率电力设备 [ 14 ]，因此工业负荷曲线也具有较大的波动性。综上所述，各种用户在日或者季节时间尺度上呈现出负荷波动的特点。调控接在用户侧的储能系统运行方式，能够平滑用户负荷曲线，如图1所示。 图1. 用户侧加入储能前后负荷曲线 接入储能后，用户侧的等值负荷计算公式如下所示： p ′ load = p load + p ESS (2) 其中， p ′ load 为接入储能后的用户侧等效负荷； p load 为用户负荷； p ESS 为储能运行功率，当 p ESS 等于0时，储能放电，当 p ESS 大于0时，储能充电， p ESS 小于0时，储能放电。 用户侧的储能系统，将高峰时期的负荷转移到低谷时期，在实时电价下，减少了用户电费。 变压器容量在315 kVA安及以上的大工业用户必须执行两部制电价，变压器容量在315 kVA及以上的一般工商业及其他用户可以选择执行单一制还是两部制电价。在两部制电价下，可以通过调控接在用户侧的储能运行方式，降低用户的峰值负荷，减少用户的基本电价。 按最大需量计算基本电价，则接入储能系统后，最大需量如以下公式所示： p ′ load ， peak = p load ， peak − Δ p load ， peak (3) 其中， p ′ load ， peak 表示接入储能后的最大需量； p load ， peak 表示接入储能前的最大需量； 表示峰值负荷的变化量。 P ′ trans = ρ trans ( p load ， peak − Δ p load ， peak ) (4) 其中， P ′ trans 表示接入储能后，用户需要的变压器容量； ρ trans 表示变压器与峰值负荷的系数关系。 2.2. 储能日循环与周循环运行 在时间维度上，可根据电力负荷与分布式发电出力的负荷波动特性按周(7天为一周)划分负荷曲线，在不同周下进行储能配置及运行方式规划，发挥储能装置可灵活配置特性，充分发挥其价值；同时，需考虑储能配置变化所带来的运输成本。 可在配电网区域内组建一个储能装置配送中心，以完成储能装置的中转与检测、维护工作。周与周过渡时，需要根据预测出的下周用户的负荷曲线负荷，对储能配置进行更改，配送中心根据规划结果对用户的储能装置进行相应的增减。相比已有的储能规划方法，在储能设备投资及运维成本的基础上，增加了储能配置变化而产生的运输成本。储能动态配置过程示意如图2所示。 图2. 动态储能配置示意图 已有的用户侧储能规划，往往是以24 h为一个储能运行循环。然而，某些工业用户的生产线采用24小时不间歇工作的方式，负荷低谷和负荷高峰往往不同时出现在同一24 h段内，其生产规律具有周循环特性。因此，本文分别用日循环和周循环方式，进行用户侧储能优化配置并做出了比较。
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user: 3. 两部制电价下的用户侧储能规划模型 3.1. 目标函数 以一个月为规划周期，储能接入用户侧，为用户带来的净收益可计算如下： max F = F bec ESS + F arb ESS − C ESS (5) 其中，F表示储能的套利收益； F bec ESS 表示储能为用户带来的容量电费减少的收益； F arb ESS 表示用户侧储能套利收益，即高峰时期放电，低谷时期充电带来的收益；C ESS 表示用户购置和运行维护储能装置的花费； 上述节省的容量电费 F bec ESS ，计算公式如下所示： F bec ESS = ω bec { max { p load ， i | i = 1 ， 2 ， ⋯ ， 1440 } − max { p load ， i + p ESS ， i | i = 1 ， 2 ， ⋯ ， 1440 } } (6) 其中， ω bec 表示单位负荷的容量电价；i表示时间段，假设一个月30天，则可以划分为1440个30 min； p load ， i 表示用户配置储能前，每个时间段内(30 min)的平均负荷； p ESS ， i 为储能在第i时间段的运行功率， p ESS ， i > 0 表示储能充电， p ESS ， i < 0 表示储能放电， p ESS ， i < 0 表示储能既不充电也不放电。 公式(5)中 F arb ESS 表示储能套利收益，可由式(7)计算。 F arb ESS = − ∑ i = 1 1440 η i ⋅ p ESS ， i (7) 其中， η i 表示第i时间段的实时电价。 C ESS 表示一月用户租用储能的费用支出，计算公式如下： C ESS = Z S ESS ∑ w = 1 4 S w ESS + T C j (8) 其中， Z S ESS 是租用单位储能装置的一周的费用；w表示第几周，假设一个月共4周； S w ESS 为第w周租用的储能的容量；j表示储能配置更新的次数，每周更换一次储能配置；第j次更新储能配置相应的运输费用为 T C j 。 式(8)中TC j 代表周与周更替时，储能配置更新所产生的费用。如图2所示，每次更换储能配置时，从配送中心运出或运入储能设备到用户，将某些节点需要减少的储能运回配送中心，该过程产生的运输费用与路程公里数以及储能重量体积有关。假设每个节点到配送中心的最短路径已知，第j次更新储能配置的TC j 可以由以下式子表示： T C j = d ⋅ | S ESS，after ( j ) − S ESS，before ( j ) | ⋅ D S (9) 其中，d表示用户到配送中心的距离； S ESS，before ( j ) 、 S ESS，after ( j ) 分别表示第j次更新前、后对应周的储能容量配置；DS表示单位距离运输单位容量的储能的费用。 3.2. 约束条件 储能动态配置规划模型的约束条件包括储配电网运行约束和能运行约束两部分。 3.2.1. 配电网运行约束 因线路传输功率限制，接入用户的储能的额定功率大小不超过该用户最大功率的百分之六十。 p ESS ， i ≤ 0.6 p load ， i (10) 其中， 表示储能在第i时间段内的有功功率； 3.2.2. 储能运行约束 1) 容量约束： P ESS ， min ≤ P w ESS ≤ P ESS ， max (11) S ESS ， min ≤ S w ESS ≤ S ESS ， max (12) 其中， P w ESS 和 S w ESS 分别表示某周配置中用户接入储能的额定功率和额定容量； P ESS ， min 、 P ESS ， max 分别是能够接入用户的最小、最大总储能功率； S ESS ， min 、 S ESS ， max 分别是能够接入用户的最小、最大的总储能容量。 2) 荷电状态约束： 储能处于周或者日循环运行方式，即： s i ESS = s i + m ESS (13) 其中， s i ESS 为用户的储能设备在第i时间段的荷电状态(state of charge， SOC)；m为一个整数，当储能采用周循环运行时，m = 336，当储能采用日循环方式时，则m = 48。 ( p ESS ， i ) 2 ≤ ( P w ESS ) 2 (14) s i ESS + β ch p ESS ， i + 1 = s i + 1 ESS (15) s i ESS + p ESS ， i + 1 β dis = s i + 1 ESS (16) s ESS ， min ≤ s i ESS ≤ s ESS ， max (17) − p ESS ， max ≤ p i ESS − p i + 1 ESS ≤ p ESS ， max (18) 其中， q ESS ， i 为储能在第i时间段的运行无功功率；β ch 为储能设备充电效率；β dis 为储能设备放电效率； 和 S ESS ， max 分别表示对应配置的储能最小和最小的充电状态。公式(18)为储能的爬坡约束， p ESS ， max 为最大储能爬坡量，对储能的小时最大变化有功功率进行了约束。 3.2.3. 运输费用的处理 在以两周为单位进行滚动储能配置的过程中，必然涉及到对两周之间储能运输费用的处理。 如公式(9)，第一周储能容量配置为 S ESS，before ( j ) ，第二周储能容量配置为 S ESS，after ( j ) ，则配送费用 T C j 为 T C = { d ∗ ( S ESS ， after − S ESS ， before ) ∗ D S ， S ESS ， after ≥ S ESS ， before d ∗ ( S ESS ， before − S ESS ， after ) ∗ D S ， S ESS ， after ≤ S ESS ， before (19) 可引入0~1变量 z 1 、 z 2 并且添加互斥约束来表征TC在其中一个区间，通过大M法可得下述约束 − M ( 1 − z 1 ) ≤ T C − S ESS ， after + S ESS ， before ≤ M ( 1 − z 1 ) ， S ESS ， after − S ESS ， before ≥ − M ( 1 − z 1 ) (20) − M ( 1 − z 2 ) ≤ T C − S ESS ， after + S ESS ， before ≤ M ( 1 − z 1 ) ， S ESS ， after − S ESS ， before ≥ − M ( 1 − z 2 ) (21) z 1 + z 2 = 1 (22) 通过上述方式可将目标函数的绝对值转化为线性约束，大大提高Cplex求解速度。 3.3. 规划模型及其求解 综上所述，储能动态配置规划模型可表示为： max (5) s.t. (10)-(22) 上述模型属于混合整数线性规划(MILP)，可用CPLEX、GUROBI等求解器有效求解。本文在MATLAB平台上，借助YALMIP工具包编写相关程序，并调用CPLEX求解器对模型进行求解。
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user: 4. 算例分析 本文选取深圳某地用户7月负荷为例，并取其中两周数据进行储能配置。交易电价采取深圳错峰分时电价：低谷时段0:00~6:00 电价取0.4168元/kwh，平时段7:00~8:00、12:00~13:00、17:00~18:00、21:00~22:00电价取0.8216元/kwh，高峰时段9:00~11:00、14:00~16:00和19:00~20:00电价取1.0404元/kwh。 为节省投资、降低售电公司的资产配置风险、免于维护修理，储能采取向储能公司租赁手段获取。设储能租赁容量成本为24元/月*kwh，功率成本为10元/月*kw。假设该用户离储能配送中心的距离为2 km，运输费用为0.3元/km*kw，对未来两周进行储能规划，目标函数为收益最大，即峰谷套利、容量电费减去储能成本和运输成本，对应约束为(10)~(22)。 可选用SPSS线性规划或者matlab神经网络对负荷进行短期预测，之后对所得预测负荷进行储能配置规划。对于其他用户也可以根据规划结果以及距离配送中心的距离考虑是否采用云储能服务。 4.1. 储能日循环规划 根据负荷预测结果，滚动选取未来两周的负荷预测数据，采用日循环约束，编写优化程序，并且调用Cplex求解，可得储能日优化配置结果如图3所示： 图3. 储能日循环规划图 此时第一周配置的储能功率为：713.3 kW，储能容量为：1783.25 kWh，节省容量电费为：8785.0187元第二周配置储能功率为565.2833 kW，储能容量为：1413.2083 kWh，节省容量电费为：3535.1307元，此时两周储能运输成本为：370.0417元，峰谷套利大小共为：18152.6452元，租赁成本为：20776.9792元，总收益为：6049.6722元。 4.2. 储能周循环规划 同理，选取未来两周的负荷预测数据，采用周循环约束，编写优化程序，并且调用Cplex求解器求解，可得储能周优化配置结果如图4所示： 图4. 储能周循环规划图 此时第一周配置的储能功率为：713.3 kW，储能容量为：1783.25 kWh，节省容量电费为：5249.888元，第二周配置的储能功率为：713.3 kW，储能容量为：1783.25 kWh，节省容量电费为：4802.9888元，峰谷套利大小为：19977.7941元，能运输成本为：0元，总收益为：6848.4209元。 根据上述优化配置结果可以看出采用日循环的总收益为6049.6722元，而采用周循环的总收益为6848.4209元，所以，本文所提出的储能周循环约束优化配置方法发挥了很好的效果。
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user: 5. 结论 两部制电价是一种政府和市场机制混合作用的电价制度，包括容量上网电价和电量上网电价，这也在某种程度促进了用户侧储能的投入与发展。本文提出一种在两部制电价和储能周循环特性下，以用户侧储能的容量、运行方式为决策变量，以用户在储能全寿命周期下的净收益为目标函数，构建了配电网用户侧储能混合整数线性规划配置模型(MILP)，并基于Cplex求解器进行了优化求解，通过两种优化模式：日循环与周循环对比分析，得出本文所提周循环方式的优越性。 通过上述建模与求解结果，可以看出在两部制电价制度下，运用本文提出的方案合理地对储能进行优化配置，可以平滑负荷曲线，同时为用户带来收益。
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user: 摘 要 幼儿时期是培养和发展一个人性格、能力的重要时期，幼儿的适应能力将会决定其未来的发展情况。所以，从长远的角度看，注重幼儿在初入幼儿园时的适应性是非常重要的，并且家长的积极引导也有着重要意义。因此，本文先提出了幼儿时期家庭教育的重要性，然后将幼儿进入幼儿园的适应情况分为三类，并提出了基于家庭教育的指导策略，以帮助家长更好地引导幼儿，提高幼儿的适应能力。 关键词 :幼儿，适应性，家庭 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 幼儿时期家庭教育的重要性 家庭教育是指在家庭中，父母通过自己的言行举止、口头教育等方式来改变幼儿的发展趋势和方向，或者是通过设定某种适合幼儿发展的生活环境，间接地影响幼儿的性格和心理发展的教育。家庭是幼儿降临在这个世界之后的第一个大环境，而父母则是引导他们未来发展的第一任老师，幼儿们会在父母的影响下，在这个大环境中成长、发展。幼儿最基本的能力就是模仿能力，在家里，他们会模仿父母的行为，然后逐渐学会父母的行为举止，并逐渐地去适应除家庭外其他的大环境，掌握更多的生存技能和各种能力。 家庭教育和幼儿园教育最大的区别是，父母和自己的孩子有着无人替代的血缘关系，他们可以无条件地信任对方。除此之外，幼儿在最初很少会和外部环境有接触，大部分时间都是在家里或者和自己的父母接触，所以在发展过程中更容易受到家长和家庭环境的影响。实验证明，孩子未来的性格、道德品质都与幼儿时期家庭环境和父母的教育有关。因此，展开科学合理的家庭教育对幼儿的发展有着重要的意义。