【技术实现步骤摘要】
一种考虑负荷与响应双重特征的电力用户分类方法
本专利技术涉及电力经济
，特别是涉及计及考虑负荷与响应双重特征的电力用户分类方法。
技术介绍
分时电价是根据电力系统的运行状况，将一天24小时划分为若干个时段，对不同时段分别制定不同的电价水平。分时电价能够给予电力用户经济信号，改变电力用户的用电行为，具有移峰填谷、优化用电方式的作用。随着电力体制改革的推进、电力市场的建设与售电侧的放开，政府部门将逐步放开电力行业的定价权，由市场自主决定电力用户的电价。在此背景下，售电企业能够依据电力用户的特征，为电力用户定制自由灵活的分时电价套餐，一方面能够满足不同电力用户的用电需求，另一方面能够提升售电企业的经济效益。根据电力用户的特征，分类电力用户、定位目标电力用户，是定制分时电价套餐的重要基础。现有的电力用户分类方法主要根据负荷曲线、用电量等负荷特征分类电力用户。但是，对于负荷特征相同、对电价响应程度不同的电力用户，即使执行相同的分时电价，也将产生不同的实施效果。因此，响应特征是电力用户分类不可忽略的重要因素。因此本...
【技术保护点】
1.一种考虑负荷与响应双重特征的电力用户分类方法，其特征在于，所述电力用户分类包括以下步骤：/n步骤一：表征电力用户的负荷与响应双重特征。将电力用户的负荷矩阵的列向量与需求弹性矩阵的列向量全连接，形成表征电力用户的负荷与响应双重特征的特征向量。/n步骤二：基于特征向量进行电力用户分类。首先构建标准拉普拉斯矩阵，然后求解标准化拉普拉斯矩阵的最小电力用户分类数量特征值与对应的单位特征向量，最后基于k-means算法，离散化单位特征向量求解得电力用户分类指示向量。/n
【技术特征摘要】
1.一种考虑负荷与响应双重特征的电力用户分类方法，其特征在于，所述电力用户分类包括以下步骤：
步骤一：表征电力用户的负荷与响应双重特征。将电力用户的负荷矩阵的列向量与需求弹性矩阵的列向量全连接，形成表征电力用户的负荷与响应双重特征的特征向量。
步骤二：基于特征向量进行电力用户分类。首先构建标准拉普拉斯矩阵，然后求解标准化拉普拉斯矩阵的最小电力用户分类数量特征值与对应的单位特征向量，最后基于k-means算法，离散化单位特征向量求解得电力用户分类指示向量。
2.根据权利要求1所述的考虑负荷与响应双重特征的电力用户分类方法，其特征在于：所述步骤一(表征电力用户的负荷与响应双重特征)包括以下内容：
电价调整后，电力用户的负荷表示如下：
式中，为电价调整前电力用户k的负荷向量，为电价调整后电力用户k的负荷向量，ΔLk为电力用户k的负荷变化向量，ΔP为电价变化向量，t为时段数量，为电价调整前时段i电力用户k的负荷，为电价调整后时段i电力用户k的负荷，为电力用户k的负荷对角矩阵，对角元素为电价调整前时段i电力用户k的负荷其他元素均为零，向量ηk,i反映电力用户k的负荷时段i和大小Ek为电力用户k的需求弹性矩阵，对角元素为时段i电力用户k的自弹性系数ek,ii，i行j列元素为时段i与时段j电力用户k的交叉弹性系数ek,ij，向量εk,i反映时段i的自弹性系数以及其他时段对时段i的交叉弹性系数，为时段i调整前电价，为时段i调整后电价。
(1)式表明，电力用户k的负荷变化Δ...
【专利技术属性】
技术研发人员：冯澎湃，邱泽晶，江城，徐辰冠，郭松，周博滔，肖晶，徐荆州，齐飞，
申请(专利权)人：国网电力科学研究院武汉能效测评有限公司，国网电力科学研究院有限公司，国网江苏省电力有限公司南京供电分公司，国家电网有限公司，
类型：发明
国别省市：湖北;42
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