一种基于大数据的用户侧需求响应决策建议方法技术

本发明专利技术属于电力技术领域，具体涉及一种基于大数据的用户侧需求响应决策建议方法，包括：获取电力系统内外部数据并进行预处理；基于预处理后的电力系统内外部数据，构建削峰填谷潜力分析模型，并计算得到高削峰响应潜力用户及高填谷响应潜力用户；获取高削峰响应潜力用户及高填谷响应潜力用户的负荷曲线数据，构建需求侧响应邀约客户预评估模型对负荷曲线数据进行响应负荷达标条件分析，得到需求侧响应的决策建议。本发明专利技术采用的技术方案，具有如下有益效果：实现客户侧需求响应潜力客户精准筛选，提升客户侧高潜力需求响应资源识别的精准性；为用户需求响应成功提供强有力的支持和保障，从而提高用户需求响应的成功的概率。从而提高用户需求响应的成功的概率。从而提高用户需求响应的成功的概率。

【技术实现步骤摘要】
一种基于大数据的用户侧需求响应决策建议方法


[0001]本专利技术属于电力
，具体涉及一种基于大数据的用户侧需求响应决策建议方法。

技术介绍

[0002]近年来，随着我国经济发展进入新常态，全社会用电增速逐步放缓，电力供需失衡状态地区差异明显，加上可再生能源消纳矛盾日益突出。为促进电力供需平衡和保障重点用户用电，如何对客户侧需求响应资源精准唤醒及科学培育，促进可再生能源消纳，持续提升需求响应客户的参与度和获得感，成为当前需求侧响应工作的重要挑战。
[0003]目前较多的需求响应分析主要针对“基于价格的需求侧响应”，即实施分时电价后对用户负荷曲线的变化进行研究，也有相关学者提出相关需求潜力评估的方法，如行业电力需求侧响应削峰潜力评估方法，基于模糊优化集对分析理论的需求响应潜力评估，但未明确至用户层面的响应潜力能力评估，需求侧响应过程中响应预评估等方法。

技术实现思路

[0004]为解决上述技术问题，本专利技术提出一种基于大数据的用户侧需求响应决策建议方法。
[0005]一种基于大数据的用户侧需求响应决策建议方本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的用户侧需求响应决策建议方法，其特征在于，包括：获取电力系统内外部数据并进行预处理；基于预处理后的电力系统内外部数据，构建削峰填谷潜力分析模型，并计算得到高削峰响应潜力用户及高填谷响应潜力用户；获取高削峰响应潜力用户及高填谷响应潜力用户的负荷曲线数据，构建需求侧响应邀约客户预评估模型对负荷曲线数据进行响应负荷达标条件分析，得到需求侧响应的决策建议。2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的用户侧需求响应决策建议方法，其特征在于，所述获取电力系统内外部数据并进行预处理包括：获取待分析的负荷数据集，根据具体日期衍生出节假日指标；基于业务目标，剔除节日、假日数据，保留工作日、调休上班对应的数据集；基于业务逻辑，对小于等于0的数据置空；确定数据集突增下限θ
upper
、突减上限θ
lower
；大于等于突增下限θ
upper
、小于等于突减上限θ
lower
的数据置空；统计数据集的空值占比，借鉴帕累托法则制定占比阈值0.2；占比小于阈值0.2的数据通过前后第一个非空数值的均值填充。3.根据权利要求2所述的一种基于大数据的用户侧需求响应决策建议方法，其特征在于，所述确定数据集突增下限θ
upper
、突减上限θ
lower
包括：运用箱型图异常值检测方法，统计有效数据集上限θ
up1
、下限θ
low1
、异常值占比R
error1
；运用聚类算法将数据集划为n类，统计首尾两个类别的上限/下限、数据集占比，得到首类上限θ
up2
、尾类下限θ
low2
；基于正态分布原理，制定异常值占比阈值5％，结合上述统计指标对突增下限、突减上限进行动态调整：若R
error1
＜5％，则θ
upper
＝θ
up1
、θ
lower
＝θ
low1
；若R
error1
≥5％，则θ
upper
＝min(θ
up1
，θ
low2
)、θ
lower
＝max(θ
low1
，θ
up2
)。4.根据权利要求1所述的一种基于大数据的用户侧需求响应决策建议方法，其特征在于，所述基于预处理后的电力系统内外部数据，构建削峰填谷潜力分析模型，并计算得到高削峰响应潜力用户及高填谷响应潜力用户包括：获得用户负荷特征曲线；基于用户负荷特征曲线获得用电高峰负荷的基准值；基于电高峰负荷的基准值获得用电高峰时段及对应平均负荷、用电低谷时段及对应的平均负荷；构建削峰填谷潜力分析模型；基于用电高峰时段及对应平均负荷计算削峰响应潜力，并利用削峰填谷潜力分析模型确定用户削峰响应潜力等级，得到高削峰响应潜力用户；基于用电低谷时段及对应平均负荷计算填谷响应潜力，并利用削峰填谷潜力分析模型确定用户填谷响应潜力等级，得到高填谷响应潜力用户。5.根据权利要求4所述的一种基于大数据的用户侧需求响应决策建议方法，其特征在于，所述基于用电高峰时段及对应平均负荷计算削峰响应潜力，并利用削峰填谷潜力分析
模型确定用户削峰响应潜力等级，得到高削峰响应潜力用户包括：计算早高峰响应潜力P
am
：其中，表示早高峰平均负荷，滑动4个点的平均负荷，N
peak
表示峰个数；计算午高峰响应潜力P
pm
：其中，表示早高峰平均负荷，滑动4个点的平均负荷，N
peak
表示峰个数；计算削峰响应潜力P：P＝P
am
*0.2+P
pm
*0.8；确定用户削峰响应潜力等级P
grade
：其中P
rank
是削峰响应潜力大于零用户的削峰相应排名。6.根据权利要求4所述的一种基于大数据的用户侧需求响应决策建议方法，其特征在于，所述基于用电低谷时段及对应平均负荷计算填谷响应潜力，并利用削峰填谷潜力分析模型确定用户填谷响应潜力等级，得到高填...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡伟，马骏达，张磊，蔡展乐，姜昺蔚，杨剑，徐耀辉，应英俊，胡萌，
申请(专利权)人：国网浙江省电力有限公司，
类型：发明
国别省市：