一种日负荷曲线选取方法和系统技术方案

本发明专利技术提供了一种日负荷曲线选取方法和系统，包括提取电力客户设定时段内各日的负荷曲线数据；计算各日负荷曲线间的相关系数；根据所述相关系数选取典型日负荷曲线。与最接近的现有技术相比，更精确、更合理确定电力客户典型日负荷曲线，因此能更有效地指导电网运行、实施需求侧响应和电力客户节能管理。

【技术实现步骤摘要】
一种日负荷曲线选取方法和系统
本专利技术属于电力客户负荷管理与控制
，具体讲涉及一种日负荷曲线选取方法和系统。
技术介绍
电力客户日负荷曲线描述一日内客户用电负荷随时间变化的规律，它反映了客户电能消费行为的基本特征，是电力公司对客户进行负荷管理的重要工具。由于典型日负荷曲线能表征电力客户在某一时段内的用电行为和特点，因此可以利用典型日负荷曲线，对客户进行分类和精细化管理。如果客户之间的典型日负荷曲线分布相似，则说明这类客户具有相似的消费习惯，电力公司可以针对某类客户制定更加有针对性的运营策略。另外把客户典型日负荷曲线叠加到该客户所在电网的典型日负荷曲线上，可以展现出客户更多的用电行为细节，计算其在电网峰值时段的电能费用和错峰的潜力。因此利用典型日负荷曲线对客户行为进行分析，能有效促进需求侧管理，合理抑制负荷峰值，提高电网资产的利用率。如上所述，确定电力客户某一时段内的典型日负荷曲线，对电力系统运行和客户负荷管理具有重大意义。由于客观条件的限制，之前对于电力客户负荷数据的采集和处理存在一定困难，制约了电力公司对电力客户负荷的管理和服务水平。但随着智能电网的进一步发展，智能电表和用电信息采集主站系统得到了大规模的推广和应用。和传统电能表相比，智能电表能够实时地获取客户的功率、电压及电流等负荷数据，并能通过通信网络把测量数据传送给远方的用电信息采集主站系统。这些负荷数据为分析电力客户各种用电负荷曲线，尤其是日负荷曲线提供了基础条件。现有的典型日负荷曲线选取方法通常采用聚类分析法，选出的日负荷曲线不能很好的反映客户的用电行为和特点。
技术实现思路
为克服上述现有技术的不足，本专利技术提出一种日负荷曲线选取方法和系统。实现上述目的所采用的解决方案为：一种日负荷曲线选取方法，其改进之处在于：提取电力客户设定时段内各日的负荷曲线数据；计算各日负荷曲线间的相关系数；根据所述相关系数选取典型日负荷曲线。本专利技术提供的第一优选技术方案，其改进之处在于，所述计算各日负荷曲线间的相关系数，采用下式：其中，Rxy表示第x日负荷曲线与第y日负荷曲线之间的相关系数，xi表示第x日第i个负荷值，n为一日内负荷值的总个数，yi表示第y日第i个负荷值，i取值范围为1～n，表示第x日所有负荷的平均值，表示第y日所有负荷的平均值。本专利技术提供的第二优选技术方案，其改进之处在于，所述计算各日负荷曲线间的相关系数与根据所述相关系数选取典型日负荷曲线之间，还包括根据所述相关系数，生成相关系数矩阵；所述相关系数矩阵R第x行第y列的元素为Rxy。本专利技术提供的第三优选技术方案，其改进之处在于，所述根据所述相关系数选取典型日负荷曲线，包括：根据所述相关系数，计算各日负荷曲线的相关度；选取相关度最大的日负荷曲线为典型日负荷曲线。本专利技术提供的第四优选技术方案，其改进之处在于，所述根据所述相关系数，计算每日负荷曲线的相关度，采用下式：Ck＝(Rk1+Rk2+…Rkk+…+Rkm)/m(2)其中，Ck表示第k日负荷曲线的相关度，Rk1表示第k日与第1日负荷曲线间的相关系数，Rkm表示第k日与第m日负荷曲线间的相关系数，m为设定时间段的总天数，k的取值范围为1～m。本专利技术提供的第五优选技术方案，其改进之处在于，所述设定时间段的总天数m取值为10天，k的取值范围为1～10。本专利技术提供的第六优选技术方案，其改进之处在于，所述提取电力客户的设定时段内各日的负荷曲线数据，包括：按照预设的时间间隔，提取电力客户的设定时段内各日固定时间点的负荷测试数据，形成各日的负荷曲线数据。本专利技术提供的第七优选技术方案，其改进之处在于，其特征在于所述预设的时间间隔为15分钟，一日内负荷值的总个数n＝96＝24小时/15分钟，i的取值范围为1～96。一种日负荷曲线选取系统，其改进之处在于，包括：数据获取模块、相关系数计算模块和典型日负荷曲线选取模块；所述数据获取模块用于提取电力客户设定时段内各日的负荷曲线数据；所述相关系数计算模块用于计算各日负荷曲线间的相关系数；所述典型日负荷曲线选取模块用于根据所述相关系数选取典型日负荷曲线。本专利技术提供的第八优选技术方案，其改进之处在于，所述典型日负荷曲线选取模块包括相关度计算子单元和典型日负荷曲线选取子单元；所述相关度计算子单元用于根据所述相关系数，计算各日负荷曲线的相关度；所述典型日负荷曲线选取子单元用于选取相关度最大的日负荷曲线为典型日负荷曲线。与最接近的现有技术相比，本专利技术具有的有益效果如下：本专利技术通过相关性分析方法，选取电力客户某一时段内的典型日负荷曲线。相比于其他方法，相关系数法能更精确、更合理确定电力客户典型日负荷曲线，因此能更有效地指导电网运行、实施需求侧响应和电力客户节能管理。附图说明图1为本专利技术提供的一种日负荷曲线选取方法流程示意图；图2为某客户2015年3月(1-10)日负荷曲线；图3为典型日负荷曲线示意图。具体实施方式本专利技术用于从电力客户某一时段内全部的日负荷曲线中，选取出该时段内最能表征该客户用电行为的典型日的负荷曲线。本专利技术采用相关性分析方法，计算每日与其他日的相关系数，形成该时段内所有日的相关系数矩阵，并进一步计算每日对其他各日的相关系数的平均值作为相关度，选取相关度最大日为典型日。下面结合附图对本专利技术的具体实施方式做进一步的详细说明：本专利技术提供的一种日负荷曲线选取方法的流程如图1所示，包括：提取电力客户设定时段内各日的负荷曲线数据；计算各日负荷曲线间的相关系数；根据所述相关系数选取典型日负荷曲线。具体包括：(1)提取设定时间段内各日的负荷曲线数据智能电表一天内(00:00-23:59)每间隔预设的时间间隔记录一次客户的负荷测量数据，汇总当日全部测量数据就能得到该客户当日的负荷曲线。该时间间隔可以设为15分钟。由于每15分钟产生一个测量数据，所以每日负荷曲线有96个测量时间点，用i表示各时间点，i的取值范围为i＝{1,2,…,96}，当i＝1则时间点为00:00分，i＝2则时间点为00:15分，依此类推，i＝96则时间点为23:45分。假定参与本次典型日负荷曲线选取的各日的总数为m，需要把该客户m日内所有的负荷曲线数据，从用电信息采集主站系统中提取出来，用于下面的运算。(2)计算各日相关系数矩阵为了选取出1-m日内的典型日负荷曲线，需要计算这段时间内各日负荷曲线的相关系数矩阵R。为了表述方便，用相关系数矩阵R的元素Rxy表示第x日负荷曲线与第y日负荷曲线之间的相关系数，Rxy的计算公式如下：其中，xi表示第x日第i个负荷值，n为一日内负荷值的总个数，yi表示第y日第i个负荷值，i取值范围为1～n，表示第x日所有负荷的平均值，表示第y日所有负荷的平均值。当时间间隔取为15分钟时，上式中n＝96，令x和y取值为x,y＝{1，2，…，m}，则从1至m全部求解Rxy，可以得到一个如表1所示的m×m的相关系数矩阵R，该矩阵表示1-m各日之间负荷曲线的所有相关系数。表1、各日相关系数矩阵日期第1日第2日…第k日…第m日第1日R11R12…R1k…R1m第2日R21R22…R2k…R2m…………………第k日Rk1Rk2…Rkk…Rkm………………第m日Rm1Rm2…Rmk…Rmm(3)根据相关系数，计算每日负荷曲线对其他各日负荷曲线的相本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种日负荷曲线选取方法，其特征在于：提取电力客户设定时段内各日的负荷曲线数据；计算各日负荷曲线间的相关系数；根据所述相关系数选取典型日负荷曲线。

【技术特征摘要】
1.一种日负荷曲线选取方法，其特征在于：提取电力客户设定时段内各日的负荷曲线数据；计算各日负荷曲线间的相关系数；根据所述相关系数选取典型日负荷曲线。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算各日负荷曲线间的相关系数，采用下式：其中，Rxy表示第x日负荷曲线与第y日负荷曲线之间的相关系数，xi表示第x日第i个负荷值，n为一日内负荷值的总个数，yi表示第y日第i个负荷值，i取值范围为1～n，表示第x日所有负荷的平均值，表示第y日所有负荷的平均值。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述计算各日负荷曲线间的相关系数与根据所述相关系数选取典型日负荷曲线之间，还包括根据所述相关系数，生成相关系数矩阵；所述相关系数矩阵R第x行第y列的元素为Rxy。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述相关系数选取典型日负荷曲线，包括：根据所述相关系数，计算各日负荷曲线的相关度；选取相关度最大的日负荷曲线为典型日负荷曲线。5.如权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述相关系数，计算每日负荷曲线的相关度，采...

【专利技术属性】
技术研发人员：王鹏，栾文鹏，徐大青，
申请(专利权)人：中国电力科学研究院，国家电网公司，
类型：发明
国别省市：北京,11