《Cleaner Engineering and Technology》：A cleaner demand-side management approach utilizing hybrid fractal-fuzzy intelligence for energy loss reduction in smart energy systems
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终端用户能耗模式引发的能量损耗问题具有复杂性，其根本原因主要在于终端用户之间缺乏标准化预期，以及在非完备边界情境下难以界定需求的相似性或相异性。目前，尚缺乏一种完全具有预测性且系统化的方法来应对这些挑战。该研究分析了上述约束条件的影响，并考察了由终端用户行为导
终端用户能耗模式引发的能量损耗问题具有复杂性，其根本原因主要在于终端用户之间缺乏标准化预期，以及在非完备边界情境下难以界定需求的相似性或相异性。目前，尚缺乏一种完全具有预测性且系统化的方法来应对这些挑战。该研究分析了上述约束条件的影响，并考察了由终端用户行为导致能量损耗的深层原因，这些原因与系统指令、控制、效率及成本等因素相关。对用电用户造成的能量损耗影响进行管理，仍然是一项复杂挑战。要对终端用户需求进行系统性分类并实施全面调控，需要多种社会治理措施以维持电网稳定控制。该研究支持采取此类措施，以优化电价机制和需求侧管理。研究提出采用自相似强度函数（auto-similarity intensity function），将系统记忆强度与需求相似性联系起来。该混合方法集成了经典二元逻辑与模糊逻辑（FL），后者作为一种自适应学习方法，用于优化能源需求系统。研究遵循两阶段分析框架：第一阶段，采用分形几何结构探索系统记忆的归纳复杂性；第二阶段，采用模糊逻辑以复制电力需求领域中的人类推理。通过处理具有不精确性的非线性数据，该混合方法使系统与结构化优化框架相一致。结果表明，尽管电网能源运营方将每个30 min运行周期内的最优需求范围界定为0.4–0.46 kWh，但这并不等同于家庭所需容量。由于可再生能源间歇性及运行约束的存在，尤其在整合储能电池与光伏（PV）时，每户在30 min内需配置2.455 kWh的装机容量，以确保无论实际用电需求如何变化，电网均能保持稳定。本文为家庭区域网络（HAN）系统的记忆特性提供了关键见解，并评估其模糊逻辑功能，以为降低电网能量损耗的政策制定提供依据。研究表明，Hurst指数（HE）与C均值模糊化（fuzzification of C-means）之间的情境依赖关系，结合预测性模糊建模，能够在适应系统非线性行为的同时，有效优化能源需求容量。
该文发表于《Cleaner Engineering and Technology》，聚焦智能能源系统中由终端用户行为引发的能量损耗问题，试图回答一个关键工程问题：在用户行为不确定、可再生能源间歇波动以及电网稳定性约束并存的条件下，家庭层级应配置多大容量，才能使实际用电尽可能维持在电网期望运行区间内。研究背景在于，传统需求侧管理（DSM）通常侧重负荷转移、电价激励或聚合负荷调节，虽然能够改善短期供需平衡，却往往将住户视为同质化负荷单元，未能充分刻画终端用户行为差异、需求时间序列的记忆特性以及非线性波动结构。尤其是在高比例可再生能源接入背景下，用户端负荷波动会更直接地影响电网稳定与效率，因此需要一种兼顾系统记忆、行为不确定性与控制适应性的分析框架。
围绕这一问题，研究人员提出了一个混合分形-模糊框架，将分形分析用于识别住户用电需求的记忆强度与结构复杂性，再以模糊逻辑实现对不确定需求状态的自适应推理与控制。论文强调，电网运营者给出的理想供电区间约为每30 min 0.30–0.46 kWh，但这一“理想取电范围”并不等于家庭侧保障稳定运行所需的真实装机容量。研究结果显示，为了吸收峰值和低谷扰动、避免需求偏离肩荷区间，并在储能电池和光伏（PV）并网条件下维持系统稳定，单户在30 min内需要约2.455 kWh的容量支撑。该结论的重要意义在于，它将需求侧管理从单纯的“负荷响应”推进到“容量导向的结构性优化”，为户用储能、分布式光伏配置、分时电价设计及家庭区域网络（HAN）的实时控制提供了量化依据。
方法上，研究采用两阶段技术路线。第一阶段以澳大利亚新南威尔士州Ausgrid公开数据集为样本来源，对300户住宅全年30 min分辨率用电数据进行清洗、筛选和重采样，并选取68户代表性家庭开展分形分析；利用Pearson相关系数（PCC）筛选高相关样本，再通过重标极差（R/S）方法计算Hurst指数（HE）与分形维数（FD），评估需求时间序列的长期/短期记忆和波动特征。第二阶段构建模糊逻辑控制模型，将需求划分为低谷、肩荷和峰荷三类，基于三角隶属函数、10条“if-then”规则、Mamdani推理与质心法解模糊，进一步通过模糊C均值聚类（Fuzzy C-means）和模糊划分系数（FPC）评估数据结构与控制输出的合理性。
在结果部分，论文保留了清晰的阶段式结构，并分别报告了分形分析与模糊推理所得发现。
“6.1. Stage 1: utilizing HE for fractal analysis of rescaled range (R/S)”部分首先说明了HE分析的抽样和变量筛选逻辑。研究人员使用Python抽样规模计算器，基于澳大利亚总体人口规模给出HE分析的最小样本量要求，并通过PCC识别高正相关和高负相关样本，用于捕捉可能对应峰荷与低谷荷的关键变量。相关矩阵热图分析表明，约67%的样本处于?/+0.5至?/+1的相关区间，提示相当一部分住户需求存在较强联动或反向联动特征，而约33%的变量相关性较弱，呈现更连续的随机性。该结果为后续HE分析中识别长程依赖或短记忆波动提供了基础。
同一部分进一步利用R/S分析计算聚合需求序列的HE。统计检验显示，聚类后的家庭需求序列HE=0.58，标准误（SE）为0.0341，p值为0.67%，说明其显著高于随机游走阈值0.50，呈现弱到中等程度的持续性。这意味着聚合层面的需求波动并非完全随机，而是具有一定强化效应，即需求上升后更可能继续上升，下降后也更可能继续下降。不过，由于HE仅略高于0.50，这种持续性并不强，系统更接近“弱持续”而非高度确定性演化。论文据此指出，群体层级的负荷压力更可能表现为峰值压力的渐进累积，而不是突发性失稳。
随后，该部分转向家庭个体层级分析。对68户代表性住户的HE描述性统计表明，无论是高正相关组还是高负相关组，个体HE均值分别仅为0.3304和0.3236，中位数约0.323，最大值约0.461，均未超过0.50。由此可见，单个家庭系统普遍表现为反持续性（anti-persistent），即需求上升后往往跟随下降，下降后又易反弹，体现出短期振荡和方向频繁反转的特征。研究据此指出，住户微观层面的负荷具有较强短期波动和自校正倾向，虽局部上似乎能够回摆，但在多家庭异步叠加后，反而会在系统层面形成更复杂、更持久的波动结构。这一“微观反持续—宏观弱持续”的差异，是论文的核心发现之一，说明电网层面稳定性问题不能仅凭单户平均行为判断。
“6.2. Stage 2: fuzzification analysis”部分主要将第一阶段得到的记忆特征转化为柔性控制规则。研究人员以48个半小时输入变量表示全天需求序列，将模糊输入划分为低谷（0.00–0.29 kWh/30 min）、肩荷（0.30–0.46 kWh/30 min）和峰荷（0.47–6.58 kWh/30 min）三大区间，并设置低、中、高等语言变量及对应三角隶属函数。该部分强调，模糊逻辑相对于经典二元逻辑的优势，在于可用0到1之间的隶属度表达“接近真”“接近假”或“部分成立”的状态，从而更贴合住户用电行为的模糊性与过渡性。通过10条规则库，模型将不同需求状态映射到系统控制输出，为后续容量确定提供基础。
“6.3. Stage 2: defuzzification analysis”部分给出了最终容量估计。研究采用Mamdani推理和质心法，将模糊规则激活后的输出集合转化为清晰值。结果显示，模型输出家庭需求系统所需容量为2.4552054669552086 kWh/30 min，可记为2.455 kWh/30 min。论文特别指出，这一数值不是指住户在每个30 min内都必须实际消耗2.455 kWh，而是指家庭局部系统为了在面对峰荷、低谷和可再生能源波动时仍能把从电网侧获取的功率维持在理想肩荷区间内，所必须具备的发电与储能容量支撑。因此，这一容量本质上是一个韧性缓冲值，而非平均消费值。
“6.3.2. Fuzzy C-means clustering algorithm”与“6.3.3. Fuzzy partition coefficient (fpc)”部分则从聚类角度验证了模糊模型的结构。C均值结果显示，大多数需求点分布在3.0 kWh/30 min以内，但整体数据呈现明显不确定性和多中心特征。FPC分析进一步表明，在测试的多个聚类方案中，具有2个中心的cluster 1表现最佳，FPC为0.500，而中心数更多的聚类方案表现下降。这说明，对于该数据结构而言，较简洁的双中心模糊划分更能反映需求模式的主要结构，也支持后续容量估计的可解释性。
在讨论部分，研究人员将上述结果与传统工程定容思路进行对照。传统方法往往根据平均需求并叠加固定安全裕度，或依据峰值负荷直接定容，但这类确定性设计默认需求变化相对稳定，可由历史平均值代表。而论文结果表明，家庭层级需求在记忆结构上并不稳定，个体侧广泛存在反持续性短记忆行为，聚合后又会出现弱持续特征，因此平均值定容会系统性低估真实容量需求。电网期望每30 min维持在0.30–0.46 kWh的肩荷区间，但要使住户行为在现实波动中尽量不偏离该区间，家庭端需具备约2.455 kWh/30 min的本地支撑能力。研究据此提出，户用储能与分布式发电应被视作微平衡节点，通过实时控制吸收短时波动，而不仅仅是节能附属设施。论文还指出，该框架有助于构建基于行为记忆特征的电价激励与HAN控制机制，使反持续性较强的用户通过储能配置和本地调度减少对电网稳定性的冲击。
研究结论部分可概括翻译如下：该研究构建了一种新的决策模型，用于优化家庭与电网系统中的可再生能源利用。模型聚焦于“可接受容量因子”，用于量化可再生能源相对于其最大潜力的有效利用程度。结果表明，为维持电网稳定，家庭需要具备足够的本地能源容量，可通过太阳能板、储能电池或二者组合来平滑峰荷与低谷需求之间的波动。仅依赖现有电网配置，无法充分避免由消费突变引起的能量损耗。最优电网供给范围与家庭所需容量之间的差异，表明有必要投资屋顶光伏与家庭储能等本地发电和储能方案。这些措施可帮助家庭将需求维持在电网理想区间内，从而增强系统稳定性并降低能量损耗。研究同时强调，应集成灵活的实时控制系统，以快速响应需求变化，并优化电池与光伏配置，使其同时满足昼夜能源需求。使家庭能源能力与电网稳定目标相协调，是建设可靠、具韧性且适应净零转型电力系统的关键。
