一种基于聚类的电力系统需求响应用户标记方法技术方案

本发明专利技术公开了一种基于聚类的电力系统需求响应用户标记方法，包括：1）整理电力用户的需求响应数据，区分已标记和未标记的电力用户，提取所有电力用户的属性数据；2）采用近邻法在已标记电力用户集合中确定边界样本集；3）针对边界样本集中处于同类别的两两电力用户，基于密度加权法，生成该类别的范例样本集；4）针对范例样本集中的每一个电力用户，采用近邻法标记与其相邻的未标记电力用户；5）重复迭代上述过程，直到所有未标记电力用户都已标记需求响应类别。本发明专利技术方法充分利用电力用户自身的数据特征，应用聚类思想，结合电力用户在需求响应类别上的分布情况，在少量标记的基础上，完成大量电力用户的需求响应类别预测。

【技术实现步骤摘要】
一种基于聚类的电力系统需求响应用户标记方法
本专利技术属于电力系统智能控制
，具体涉及一种基于聚类的电力系统需求响应用户标记方法。特别针对已标记电力用户数量少，标记成本高的问题，结合聚类思想和电力用户属性数据，利用少量已标记电力用户，完成海量电力用户的需求响应类别标记工作，辅助电力系统制定需求侧管理策略。
技术介绍
随着我国经济的不断发展和产业结构调整，尤其是制冷制、热设备的普遍使用，导致电力供需矛盾日益深化，造成电网负荷峰谷差不断增大。现阶段我国很多地区在电力需求的高峰时段会出现电力缺口，不得不拉闸限电，影响了供电可靠性，单纯増加发电侧的装机容量或者扩大输电侧的传输容量并不是解决该问题的最优方法，因为用电高峰只出现在特定条件下，例如夏天高温导致用电负荷飙升，春秋季节用电负荷没有那么大，导致增加的设备闲置，带来供电成本的上升。需求响应(DemandResponse，DR)即电力需求响应的简称，是电力需求侧管理的重要技术手段。由电网提出需求调整请求，比如减少负荷的直接补偿通知，或者电力价格的调整，电力用户对这些请求做出响应，改变自身的习惯用电模式，从而减轻电网的压力。但是现实中，并不是所有电力用户都会对需求请求做出响应，并且响应的程度也不相同。在进行需求调整之前，需要对需求响应策略进行评估，此时需要对电力用户的需求响应情况进行预测。这个预测的依据是电力用户以往的参与情况，但是电力用户的基数十分庞大，能获取到历史参与数据的电力用户在总的电力用户中占比很小，另外，获取参与数据的成本高且耗时。聚类分析方面的工作需要与具体的应用场景结合，当前对聚类分析的研究有：约束聚类，即半监督聚类，通过添加约束条件来控制聚类结果；多维数据聚类，由于在处理多维数据时，聚类效果不稳定，通过属性分组等方式控制聚类过程；聚类数目问题，大部分聚类算法需要人为设定聚类数目，聚类结果的好坏依赖于开发者自身专业素养和经验，可应用启发式聚类或机器学习方法等找出最优聚类数目。在电力行业中，聚类分析技术的应用已经得到一定成果，但在需求响应问题领域中还没有得到很好应用。
技术实现思路
针对于上述现有技术的不足，本专利技术的目的在于提供一种基于聚类的电力系统需求响应用户标记方法。本专利技术的方法根据少量的电力用户需求响应参与数据，应用聚类分析技术，自动标记需求调整涉及到的所有电力用户的需求响应类别，从而为需求调整策略制定提供依据，提高电力需求侧管理的效率。为达到上述目的，本专利技术采用的技术方案如下：本专利技术的一种基于聚类的电力系统需求响应用户标记方法，包括步骤如下：1)整理电力用户的需求响应数据，区分已标记和未标记的电力用户，提取所有电力用户的属性数据，并对属性数据进行规范化；2)采用近邻法在已标记电力用户集合中确定边界样本集，包含处于需求响应类别边界的所有已标记电力用户；3)针对每一个需求响应类别，基于边界样本集中处于该类别的两两电力用户，基于密度加权法，生成该类别的范例样本集；4)针对范例样本集中的每一个范例电力用户，采用近邻法标记与其相邻的未标记电力用户；5)重复迭代上述过程，直到所有未标记电力用户都已完成需求响应类别标记。优选地，所述步骤1)具体包括：未经整理的电力用户原始数据，需求响应参与数据与用户属性数据信息混杂在一起，无统一格式，不能直接进行计算；区分已标记和未标记的电力用户，已标记的电力用户指需求响应参与情况已知的电力用户，根据电力用户参与需求响应的程度划分和标记需求响应类别；提取每个电力用户的属性数据。优选地，所述步骤1)中需求响应类别为二分类或多分类；二分类为参与和不参与，多分类为不参与、弱参与和强参与。优选地，所述步骤1)中对属性数据进行规范化具体为：给定属性X，x为属性X的数据值，对属性X的值进行规范化采用以下三种技术：min-max规范化：其中x*表示规范化的x值，min(X)为属性X的最小值，max(X)为属性X的最大值；z-score规范化：其中μ(X)为属性X的均值，σ(X)为属性X的标准差；lg函数规范化：其中lg为自然对数函数。优选地，所述步骤2)中在已标记电力用户集合中确定边界样本集的处理流程为：首先计算两两电力用户之间的距离，给定电力用户s和t，根据用户的规范化属性，采用以下三种距离计算技术：欧几里得距离：曼哈顿距离：闵可夫斯基距离：其中，d(s,t)表示电力用户s和t之间的距离，xis和xit分别表示s和t的属性值，i表示属性的索引，n表示属性的总数；参数p取3。优选地，所述步骤3)中基于边界样本集中处于同类别的两两电力用户，基于密度加权法生成范例样本集的处理过程是：首先计算边界样本集中每个电力用户的类别密度，给定边界电力用户s，找出同类别电力用户中距离s第k近的已标记电力用户，k＝15，记录此距离为dk，将dk作为该电力用户s的密度指标，dk值越小，说明s周边同类用户的分布越密集，反之dk值越大，说明s周边同类用户的分布越稀疏；针对每一个需求响应类别，将其中的边界电力用户两两组合，基于每一个组合生成一个范例样本，过程如下：给定需求响应类别，设S为边界样本集合中针对该类别的电力用户子集，包含属于该类别的全部边界电力用户，选择S中的两两电力用户si和sj，计算这两个电力用户的属性向量差diff，如下所示：其中x为属性值，n为属性的总数，n＝15；令电力用户si和sj的密度分别为dki和dkj，计算两个密度的比值β，如下所示：基于密度比值β生成随机数gap，规则如下：若β≤1，说明电力用户sj的类别密度较大：gap＝rand(0,β)(9)其中rand(a,b)表示基于均匀分布生成数值a到数值b之间的一个随机数；如果β>1，说明电力用户si处的类别密度大：应用gap值和属性向量差diff生成范例样本t，公式如下：t＝sj+gap×diff(11)将生成的范例样本t加入到范例样本集合T；迭代上述过程，直到选取了集合S中的全部两两组合；最后处理完所有需求响应类别，生成完整的范例样本集合。优选地，所述步骤4)中基于范例样本集，采用近邻法标记电力用户需求响应类别的处理过程是：首先针对范例样本集合中的每个范例用户t，计算对应的距离阈值dtmax，dtmax是范例用户t周边与自身属于不同需求响应类别的已标记电力用户的最小距离；然后选择范例样本集T中的范例用户t，在所有未标记电力用户中，找出范例用户t的最近邻s，计算两者距离d(t,s)，若d(t,s)<dtmax，则以范例用户t的需求响应类别标记电力用户s；否则，跳过范例用户t；继续选择集合T中的下一个范例用户，重复上述步骤直至处理完T中所有范例用户。本专利技术的有益效果：本专利技术方法充分应用电力用户的属性数据，结合需求响应类别分布的空间密度和边界等信息，应用聚类思想，加入距离约束以保证标记结果的准确可靠；本专利技术方法易于理解、计算开销小、算法迭代速度快，具有良好的扩展性和鲁棒性，相较于传统的聚类方法更加准确和稳定，适用于电力系统海量电力用户的需求响应标记；本专利技术方法可以利用少量已标记电力用户，完成海量电力用户的需求响应类别标记工作，辅助电力系统制定需求侧管理策略，同时降低管理成本。附图说明图1是本专利技术方法的总体框架图。图2是电力用户需求响应类别分布和边界本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于聚类的电力系统需求响应用户标记方法，其特征在于，包括步骤如下：1)整理电力用户的需求响应数据，区分已标记和未标记的电力用户，提取所有电力用户的属性数据，并对属性数据进行规范化；2)采用近邻法在已标记电力用户集合中确定边界样本集，包含处于需求响应类别边界的所有已标记电力用户；3)针对每一个需求响应类别，基于边界样本集中处于该类别的两两电力用户，基于密度加权法，生成该类别的范例样本集；4)针对范例样本集中的每一个范例电力用户，采用近邻法标记与其相邻的未标记电力用户；5)重复迭代上述过程，直到所有未标记电力用户都已完成需求响应类别标记。

【技术特征摘要】
1.一种基于聚类的电力系统需求响应用户标记方法，其特征在于，包括步骤如下：1)整理电力用户的需求响应数据，区分已标记和未标记的电力用户，提取所有电力用户的属性数据，并对属性数据进行规范化；2)采用近邻法在已标记电力用户集合中确定边界样本集，包含处于需求响应类别边界的所有已标记电力用户；3)针对每一个需求响应类别，基于边界样本集中处于该类别的两两电力用户，基于密度加权法，生成该类别的范例样本集；4)针对范例样本集中的每一个范例电力用户，采用近邻法标记与其相邻的未标记电力用户；5)重复迭代上述过程，直到所有未标记电力用户都已完成需求响应类别标记。2.根据权利要求1所述的基于聚类的电力系统需求响应用户标记方法，其特征在于，所述步骤1)具体包括：未经整理的电力用户原始数据，需求响应参与数据与用户属性数据信息混杂在一起，无统一格式，不能直接进行计算；区分已标记和未标记的电力用户，已标记的电力用户指需求响应参与情况已知的电力用户，根据电力用户参与需求响应的程度划分和标记需求响应类别；提取每个电力用户的属性数据。3.根据权利要求2所述的基于聚类的电力系统需求响应用户标记方法，其特征在于，所述步骤1)中需求响应类别为二分类或多分类；二分类为参与和不参与，多分类为不参与、弱参与和强参与。4.根据权利要求1所述的基于聚类的电力系统需求响应用户标记方法，其特征在于，所述步骤1)中对属性数据进行规范化具体为：给定属性X，x为属性X的数据值，对属性X的值进行规范化采用以下三种技术：min-max规范化：其中x*表示规范化的x值，min(X)为属性X的最小值，max(X)为属性X的最大值；z-score规范化：其中μ(X)为属性X的均值，σ(X)为属性X的标准差；lg函数规范化：其中lg为自然对数函数。5.根据权利要求1所述的基于聚类的电力系统需求响应用户标记方法，其特征在于，所述步骤2)中在已标记电力用户集合中确定边界样本集的处理流程为：首先计算两两电力用户之间的距离，给定电力用户s和t，根据用户的规范化属性，采用以下三种距离计算技术：欧几里得距离：曼哈顿距离：闵可夫斯基距离：其中，d(s,t)表示电力用户s和t之间的距离，xis和xit分别表示s和t的属性值，i表示属性的索引，n表示属性的总数；参数p取3。6...

【专利技术属性】
技术研发人员：于华，顾庆，蒋智威，周竞，
申请(专利权)人：南京大学，
类型：发明
国别省市：江苏,32