【技术实现步骤摘要】
基于K-Means聚类算法的工业用户储能建设研判方法
本专利技术属于电力存储技术应用领域，具体涉及一种基于K-Means聚类算法的工业用户储能建设研判方法。
技术介绍
：储能是指通过某种方法实现对能量的存储，并在需要时进行释放的一系列相关技术。储能技术在削峰填谷、提高设备利用效率、延缓建设投资、增强系统安全性等方面发挥着巨大的作用。储能技术应用于电力系统，可以改变电能生产、输送与消费必须同步完成的传统模式，其应用范围贯穿整个发电、输电、配电、用电系统。通过对用户侧储能技术的研究，明确用户储能建设中存在的问题，对推动能源行业整体发展，实现能源结构转变和电力生产消费方式变革具有重大的意义。所以对于大工业用户来说，合理的运用储能技术，在用电低谷时将多余电能储存起来，在用电高峰时再将存储的电能以合理的方式释放出来，从而达到削峰填谷的目的。这样不仅能够合理地降低城市大峰谷差给电网造成的压力，同时也能起到科学的节能减排效果。现有的模型基本都是针对某一类型的特定情况下的特定用户用电规划，缺少普适性。大多数基于用户侧电力调整的策略，...
【技术保护点】
1.基于K-Means聚类算法的工业用户储能建设研判方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：/n获取用电数据，得到负荷类型和负荷曲线；/n根据负荷类型及负荷曲线计算得到用电峰谷差和储能容量；/n根据峰谷差得到潜力值；/n将峰谷差、储能容量、电压额定容量和潜力值输入到构建好的模型中进行储能建设研判。/n
【技术特征摘要】
1.基于K-Means聚类算法的工业用户储能建设研判方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
获取用电数据，得到负荷类型和负荷曲线；
根据负荷类型及负荷曲线计算得到用电峰谷差和储能容量；
根据峰谷差得到潜力值；
将峰谷差、储能容量、电压额定容量和潜力值输入到构建好的模型中进行储能建设研判。
2.根据权利要求1所述的基于K-Means聚类算法的工业用户储能建设研判方法，其特征在于：所述峰谷差的计算方法包括如下步骤：
通过算法对历史数据进行聚类得到样本数据；
根据样本数据中数目最多的簇的质心得到用电负荷；
根据用电负荷曲线得到用电的峰值与谷值；
将用电的峰值与谷值相减得到峰谷差值。
3.根据权利要求1所述的基于K-Means聚类算法的工业用户储能建设研判方法，其特征在于：所述负荷类型包括一充一放型、一充两放型和两充两放型中的一种或多种。
4.根据权利要求1所述的基于K-Means聚类算法的工业用户储能建设研判方法，其特征在于：所述负荷曲线的获取方法包括如下步骤：
通过算法将用电数据样本集D划分为k个不相交的簇
{Cf|f＝1,2,...,k}；其中f'≠f，且有
上式中C为使用算法进行聚类得到的簇；f为簇的编号；Cf为具体的簇，簇中包含样本数目；
提取样本数目最多的簇的质心绘制成负荷曲线；
Cf中包含样本也就是元素数目最多的簇的质心，即所求的用电负荷曲线。
5.根据权利要求1所述的基于K-Means聚类算法的工业用户储能建设研判方法，其特征在于：所述储能容量的计算方法包括如下步骤：
根据负荷曲线，计算高峰负荷时段的平均用电功率Ph_a；
通过用电功率Ph_a以及全天的平均功率Paverage计算系统功率等级PES＝Ph_a-Paverage；
结合高峰负荷时段持续时间计算得出储能容量。
6.根据权利要求1所述的基于K-Means聚类算法的工业用户储能建设研判方法，其特征在于：所述潜力值的计...
【专利技术属性】
技术研发人员：赵杨阳，邓博雅，陈辉，张华鲁，石杰，徐政伟，朱星阳，韩光洁，
申请(专利权)人：南瑞集团有限公司，南京南瑞信息通信科技有限公司，国网苏州城市能源研究院有限责任公司，国家电网有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32
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