一种基于用能行为层次化分析的多源协调供能方法及系统技术方案

本发明专利技术公开一种基于用能行为层次化分析的多源协调供能方法及系统，包括：根据获取的多元用能数据和能源种类划分包含若干个二级用能行为特征的一级用能行为特征序列；以任意一个一级用能行为特征序列作为母序列，其他一级用能行为特征序列作为子序列，在母序列和子序列间依次进行灰色关联分析，得到不同能源种类间用能行为的关联度；对各一级用能行为特征序列进行回归分析后得到不同能源种类间用能行为的影响度，根据关联度和影响度，对综合能源的多源协调供能状态进行优化。对多元用能行为特征的耦合特性进行层次化分析，从多个方面分析用户多能源消耗行为间的耦合特性，以发挥综合能源系统多源协调供能的优势。综合能源系统多源协调供能的优势。综合能源系统多源协调供能的优势。

【技术实现步骤摘要】
一种基于用能行为层次化分析的多源协调供能方法及系统


[0001]本专利技术涉及用电
，特别是涉及一种基于用能行为层次化分析的多源协调供能方法及系统。

技术介绍

[0002]本部分的陈述仅仅是提供了与本专利技术相关的
技术介绍
信息，不必然构成在先技术。
[0003]综合能源系统包括多种能源供应种类，以电力系统为核心，包括电、气、冷、热等多种能源供应形式，在各能源供应环节中通过协调优化提升能源供应效率。在综合能源系统中，各个能源之间高度耦合，互相影响，并且可以相互转化。
[0004]随着综合能源系统建设的不断推进，用户耗能形式呈现多样化发展，电能与其他能源形式的耦合变的更加密切，而传统综合能源系统对各能源之间的耦合机理考虑尚有欠缺，主要停留在定性分析阶段，缺乏对各能源形式间耦合特性的定量分析方法，对各类能源之间耦合程度的判断较为模糊，难以充分发挥综合能源系统多源协调供能的优势。

技术实现思路

[0005]为了解决上述问题，本专利技术提出了一种基于用能行为层次化分析的多源协调供能方法及系统，对多元用能行为特征的耦合特性进行层次化分析，包括各个用能行为间的关联度以及相互影响程度，从多个方面分析用户多能源消耗行为间的耦合特性，以发挥综合能源系统多源协调供能的优势。
[0006]为了实现上述目的，本专利技术采用如下技术方案：
[0007]第一方面，本专利技术提供一种基于用能行为层次化分析的多源协调供能方法，包括：
[0008]根据获取的多元用能数据和能源种类划分包含若干个二级用能行为特征的一级用能行为特征序列；
[0009]以任意一个一级用能行为特征序列作为母序列，其他一级用能行为特征序列作为子序列，在母序列和子序列间依次进行灰色关联分析，得到不同能源种类间用能行为的关联度；
[0010]对各一级用能行为特征序列进行回归分析后得到不同能源种类间用能行为的影响度，根据关联度和影响度，对综合能源的多源协调供能状态进行优化。
[0011]第二方面，本专利技术提供一种基于用能行为层次化分析的多源协调供能系统，包括：
[0012]特征提取模块，被配置为根据获取的多元用能数据和能源种类划分包含若干个二级用能行为特征的一级用能行为特征序列；
[0013]关联分析模块，被配置为以任意一个一级用能行为特征序列作为母序列，其他一级用能行为特征序列作为子序列，在母序列和子序列间依次进行灰色关联分析，得到不同能源种类间用能行为的关联度；
[0014]回归分析模块，被配置为对各一级用能行为特征序列进行回归分析后得到不同能
源种类间用能行为的影响度，根据关联度和影响度，对综合能源的多源协调供能状态进行优化。
[0015]第三方面，本专利技术提供一种电子设备，包括存储器和处理器以及存储在存储器上并在处理器上运行的计算机指令，所述计算机指令被处理器运行时，完成第一方面所述的方法。
[0016]第四方面，本专利技术提供一种计算机可读存储介质，用于存储计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时，完成第一方面所述的方法。
[0017]与现有技术相比，本专利技术的有益效果为：
[0018]本专利技术提供一种综合能源用户每日用能行为耦合特性的层次化分析方法，对综合能源用户每日用能行为耦合特性进行层次化分析，主要包括一级指标耦合特性分析与二级指标耦合特性分析两方面，分析方法主要包括定性分析与定量分析，从各个用能行为间的关联度以及相互影响程度等多个方面分析用户多能源消耗行为间的耦合特性，以发挥综合能源系统多源协调供能的优势。
[0019]本专利技术针对综合能源用户每日冷、热、电用能数据曲线，设计每日用能行为特征指标体系，该体系主要由每日用电特性、每日用热特性与每日用冷特性三方面一级指标组成，每个一级指标又由若干个二级指标组成，各二级指标通过CRITIC方法进行权重计算并带权重相加，得到相应的一级指标；然后根据用能行为特征指标体系，对综合能源用户每日用能行为耦合特性进行层次化分析，能够充分挖掘综合能源用户用能行为之间的耦合特性，为综合能源系统建设、综合能源供给、用户服务等各个方面业务的开展提供了有利条件。
[0020]本专利技术附加方面的优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本专利技术的实践了解到。
附图说明
[0021]构成本专利技术的一部分的说明书附图用来提供对本专利技术的进一步理解，本专利技术的示意性实施例及其说明用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术的不当限定。
[0022]图1为本专利技术实施例1提供的基于用能行为层次化分析的综合能源运行优化方法流程图；
[0023]图2(a)
‑
2(c)为本专利技术实施例1提供的灰色关联分析的结果。
具体实施方式：
[0024]下面结合附图与实施例对本专利技术做进一步说明。
[0025]应该指出，以下详细说明都是示例性的，旨在对本专利技术提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本专利技术所属
的普通技术人员通常理解的相同含义。
[0026]需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本专利技术的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过
程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
[0027]在不冲突的情况下，本专利技术中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
[0028]实施例1
[0029]如图1所示，本实施例提供一种基于用能行为层次化分析的综合能源运行优化方法，包括：
[0030]S1：根据获取的多元用能数据和能源种类划分包含若干个二级用能行为特征的一级用能行为特征序列；
[0031]S2：以任意一个一级用能行为特征序列作为母序列，其他一级用能行为特征序列作为子序列，在母序列和子序列间依次进行灰色关联分析，得到不同能源种类间用能行为的关联度；
[0032]S3：对各一级用能行为特征序列进行回归分析后得到不同能源种类间用能行为的影响度，根据关联度和影响度，对综合能源运行状态进行优化。
[0033]在本实施例中，在所述步骤S1中，本实施例获取一定时间段内，待分析综合能源用户的冷、热、电的多元用能负荷数据，并对多元用能负荷数据进行数据清洗；
[0034]优选地，所述数据清洗包括异常数据修复与缺失数据修补，其中：若检测到数据缺失，则用上一天同一时间段的数据对当前时刻的缺失值进行修补；采用均方差法检测异常数据，若检测到异常数据，则使用该时刻数据前一时刻与后一时刻数据的平均值进行替代。
[0035]优选地，以日为单位获取多元用能负荷数据，本实施例获取一年内的多元用能负荷数据。
[0036本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于用能行为层次化分析的多源协调供能方法，其特征在于，包括：根据获取的多元用能数据和能源种类划分包含若干个二级用能行为特征的一级用能行为特征序列；以任意一个一级用能行为特征序列作为母序列，其他一级用能行为特征序列作为子序列，在母序列和子序列间依次进行灰色关联分析，得到不同能源种类间用能行为的关联度；对各一级用能行为特征序列进行回归分析后得到不同能源种类间用能行为的影响度，根据关联度和影响度，对综合能源的多源协调供能状态进行优化。2.如权利要求1所述的一种基于用能行为层次化分析的多源协调供能方法，其特征在于，根据能源种类确定灰色关联分析的次数，依次计算母序列和子序列的关联系数，以此得到不同能源种类间用能行为的关联度。3.如权利要求1所述的一种基于用能行为层次化分析的多源协调供能方法，其特征在于，所述一级用能行为特征序列包括用电行为特征序列、用热行为特征序列、用冷行为特征序列，以用电行为特征序列为因变量，以用热行为特征序列和用冷行为特征序列为自变量，根据回归系数判断自变量对因变量的影响方向。4.如权利要求1所述的一种基于用能行为层次化分析的多源协调供能方法，其特征在于，所述二级用能行为特征包括日平均负荷、日负荷率、峰时耗电率、谷电系数、日峰谷差、细节波动性、日负荷波动率、调峰能力、需求响应潜力熵和最大需求响应潜力的一种或多种组合。5.如权利要求1所述的一种基于用能行为层次化分析的多源协调供能方法，其特征在于，根据二级用能行为特征的对比强度和冲突性得到权重，对二级用能行为特...

【专利技术属性】
技术研发人员：王峰，李立生，黄敏，刘洋，孙勇，张林利，张世栋，樊迪，刘合金，苏国强，由新红，李帅，张鹏平，
申请(专利权)人：国家电网有限公司，
类型：发明
国别省市：