基于城市能源大数据的负荷及其可调潜力协同聚类方法技术

本发明专利技术提供了一种基于城市能源大数据的负荷及其可调潜力协同聚类方法。包括：采集城市能源用户的用电负荷数据；对用电负荷数据进行归一化处理，计算用电负荷数据的调节能力，得到用电负荷数据的时序序列和负荷可调能力时序序列；将用电负荷数据的时序序列和负荷可调能力时序序列以复数形式进行耦合并同时映射到复数域，得到复数域待聚类用电负荷数据集；对复数域待聚类用电负荷数据集进行聚类处理，得到分类后的用电负荷数据。本发明专利技术方法通过细分不同负荷组成，提出其由“负荷特性”及“功率可调节潜力”共同组成的负荷特性数据，将两者耦合为复数数据点进行聚类分析，从而细分不同负荷的特性现状并更加精确深度挖掘不同负荷间的可调节潜力。

【技术实现步骤摘要】
基于城市能源大数据的负荷及其可调潜力协同聚类方法
本专利技术涉及电力负荷聚类
，尤其涉及一种基于城市能源大数据的负荷及其可调潜力协同聚类方法。
技术介绍
传统的电力系统的负荷聚类是根据各行业日负荷曲线特点，选取合适的聚类指标，采用一定的聚类算法，将电力系统负荷进行分类的过程。其目的是合理有效地划分电力负荷，通过聚类分析不同类型负荷之间的联系和不同地区负荷之间的差别，从中发现数据之间隐藏的关联性和规律性。从负荷聚类结果中，可以得到变电站供电对象及负荷变化趋势，进而进行负荷预测及电力系统的运行控制，对电力系统的安全稳定运行具有重大意义。随着灵活可调负荷大量接入电网，目前，现有技术中的电力系统的负荷聚类分析仅仅对负荷进行归类，并分行业进行电力负荷处理已经无法满足电力负荷精细化管理的要求。例如，电动汽车的负荷可调潜力巨大，甚至可以通过V2G技术实现向电网倒送功率。
技术实现思路
本专利技术的实施例提供了一种基于城市能源大数据的负荷及其可调潜力协同聚类方法，以实现对用户的用电负荷数据进行精细化分类。为了实现上述目的，本专利技术采取了如下技术方案。一种基于城市能源大数据的负荷及其可调潜力协同聚类方法，包括：采集城市能源用户的用电负荷数据；对所述用电负荷数据进行归一化处理，计算用电负荷数据的调节能力，得到用电负荷数据的时序序列和负荷可调能力时序序列；将所述用电负荷数据的时序序列和负荷可调能力时序序列以复数形式进行耦合并同时映射到复数域，得到复数域待聚类用电负荷数据集；对所述复数域待聚类用电负荷数据集进行聚类处理，得到分类后的用电负荷数据。优选地，所述的采集城市能源用户的用电负荷数据，包括：对城市能源中每一类行业用户，选取若干较有代表性的用户进行调查，采集指定时间段内各行业典型用户的用电负荷数据及其可调能力数据，确定各行业用户的用电负荷的构成情况以及各行业用电负荷组分所占比例。优选地，所述的对所述用电负荷数据进行归一化处理，计算用电负荷数据的调节能力，得到用电负荷数据的时序序列和负荷可调能力时序序列，包括：对所述用电负荷数据进行最大值归一化处理，设定待聚类的负荷点共有N个，第n个负荷的用电负荷数据的时序序列为{Pni},i＝1,2,…,K，其中K为时序用电负荷数据中的时间断面数量，以{Pni},i＝1,2,…,K中的最大值Pn,max为参考值，将所述时序序列中的序列值映射转换到[0,1]之间，对Pni进行下述归一化处理：ani表示在第i个时间断面上的归一化负荷特性；基于各行业典型用户的用电负荷数据的可调能力数据构成负荷可调能力时序序列{ΔPni},i＝1,2,…,K，{ΔPni},i＝1,2,…,K与用电负荷数据的时序序列{Pni},i＝1,2,…,K一一对应，将所述用电负荷数据中的序列值以相应的用电负荷数据为基准进行映射，得到bni＝ΔPni/Pni，则bi表示在第i个时间断面上的归一化负荷可调节能力。优选地，所述的将所述用电负荷数据的时序序列和负荷可调能力时序序列以复数形式进行耦合并同时映射到复数域，得到复数域待聚类用电负荷数据集，包括：将所述用电负荷数据的时序序列{Pni},i＝1,2,…,K和所述负荷可调能力时序序列{ΔPni},i＝1,2,…,K以复数形式进行耦合，并同时映射到复数域，即ynk＝ank+bnk*1j，其中1j为复数算子，得到复数域待聚类用电负荷数据集X；X为复数域的N×K矩阵的数据集合。优选地，所述的对所述复数域待聚类用电负荷数据集进行聚类处理，得到分类后的用电负荷数据，包括：对所述聚类用电负荷数据集X进行初始分类，每个行业的样本用电负荷数据自成一类，计算各类用电负荷数据之间的距离，产生一个对称的距离矩阵，找出所述距离矩阵中的最小元素，并将所述最小元素对应的两类用电负荷数据合并为一类用电负荷数据，判断当前聚类结果是否达到预期的聚类结果，如果是，结束所述聚类用电负荷数据集X的聚类过程，输出分类后的用电负荷数据；否则，继续计算计算各类用电负荷数据之间的距离，产生一个对称的距离矩阵，重复执行上述处理过程，直到当前聚类结果达到预期的聚类结果。优选地，所述的对所述复数域待聚类用电负荷数据集进行聚类处理，得到分类后的用电负荷数据，包括：步骤S4：设定预期的聚类结果包括Cres类，对所述所述复数域待聚类用电负荷数据集进行初始分类，C表示聚类数量，令C＝n，即将每个行业的样本用电负荷数据自身视为一类；用r进行聚类合并次数的计数，并令r＝0；表示第r次合并时的第p类数据集；对于初始分类其中p＝1,2,…,N，i＝p；步骤S5：分别计算各类间的距离Du,v，其中u代表第u类电负荷数据集U为第u类电负荷数据集的负荷编号集合，则第u类电负荷数据集的中心为v代表第v类电负荷数据集V为第v类电负荷数据集的负荷编号集合,则第v类电负荷数据集的中心为则和均为1×K维复数域行向量，Du,v为两个复数域行向量差的2-范数，生成一个对称的距离矩阵D(r)＝(Du,v)C*C，其中C为聚类数，距离矩阵D(r)＝(Du,v)C*C中的各个元素为各类别之间的距离，D(r)为实数域的正定对称矩阵；步骤S6：找出矩阵D(r)中非对角线最小元素，假设为Du,v，则Du,v是电负荷数据集和电负荷数据集之间的距离，则将电负荷数据集和电负荷数据集合并成一类，并令聚类合并次数r＝r+1，令聚类数量C＝C-1，为进行下一层次的聚类做好准备；步骤S7：检查聚类数，若聚类数C＞Cres，则转至步骤S5，否则聚类结束，输出分类后的用电负荷数据，原始的N个负荷分别被归为Cres个结果集合之中，p＝1,2,…,Cres，且不同的之间交集为空集。由上述本专利技术的实施例提供的技术方案可以看出，本专利技术实施例的负荷及其可调潜力协同聚类方法通过细分不同负荷组成，且考虑了各个组分的可调节潜力，提出其由“负荷特性”及“功率可调节潜力”共同组成的负荷特性数据，将两者耦合为复数数据点进行聚类分析，从而深入了解细分不同负荷的特性现状并同时更加精确深度挖掘不同负荷间的可调节潜力。本专利技术附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，这些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。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本专利技术实施例提供的一种基于城市能源大数据的负荷及其可调潜力协同聚类方法的处理流程图。具体实施方式下面详细描述本专利技术的实施方式，所述实施方式的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施方式是示例性的，仅用于解释本专利技术，而不能解释为对本专利技术的限制。本本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于城市能源大数据的负荷及其可调潜力协同聚类方法，其特征在于，包括：/n采集城市能源用户的用电负荷数据；/n对所述用电负荷数据进行归一化处理，计算用电负荷数据的调节能力，得到用电负荷数据的时序序列和负荷可调能力时序序列；/n将所述用电负荷数据的时序序列和负荷可调能力时序序列以复数形式进行耦合并同时映射到复数域，得到复数域待聚类用电负荷数据集；/n对所述复数域待聚类用电负荷数据集进行聚类处理，得到分类后的用电负荷数据。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于城市能源大数据的负荷及其可调潜力协同聚类方法，其特征在于，包括：
采集城市能源用户的用电负荷数据；
对所述用电负荷数据进行归一化处理，计算用电负荷数据的调节能力，得到用电负荷数据的时序序列和负荷可调能力时序序列；
将所述用电负荷数据的时序序列和负荷可调能力时序序列以复数形式进行耦合并同时映射到复数域，得到复数域待聚类用电负荷数据集；
对所述复数域待聚类用电负荷数据集进行聚类处理，得到分类后的用电负荷数据。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的采集城市能源用户的用电负荷数据，包括：
对城市能源中每一类行业用户，选取若干较有代表性的用户进行调查，采集指定时间段内各行业典型用户的用电负荷数据及其可调能力数据，确定各行业用户的用电负荷的构成情况以及各行业用电负荷组分所占比例。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述的对所述用电负荷数据进行归一化处理，计算用电负荷数据的调节能力，得到用电负荷数据的时序序列和负荷可调能力时序序列，包括：
对所述用电负荷数据进行最大值归一化处理，设定待聚类的负荷点共有N个，第n个负荷的用电负荷数据的时序序列为{Pni},i＝1,2,…,K，其中K为时序用电负荷数据中的时间断面数量，以{Pni},i＝1,2,…,K中的最大值Pn,max为参考值，将所述时序序列中的序列值映射转换到[0,1]之间，对Pni进行下述归一化处理：



ani表示在第i个时间断面上的归一化负荷特性；
基于各行业典型用户的用电负荷数据的可调能力数据构成负荷可调能力时序序列{ΔPni},i＝1,2,…,K，{ΔPni},i＝1,2,…,K与用电负荷数据的时序序列{Pni},i＝1,2,…,K一一对应，将所述用电负荷数据中的序列值以相应的用电负荷数据为基准进行映射，得到bni＝ΔPni/Pni，则bi表示在第i个时间断面上的归一化负荷可调节能力。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述的将所述用电负荷数据的时序序列和负荷可调能力时序序列以复数形式进行耦合并同时映射到复数域，得到复数域待聚类用电负荷数据集，包括：
将所述用电负荷数据的时序序列{Pni},i＝1,2,…,K和所述负荷可调能力时序序列{ΔPni},i＝1,2,…,K以复数形式进行耦合，并同时映射到复数域，即ynk＝ank+bn...

【专利技术属性】
技术研发人员：张放，盛万兴，和敬涵，段青，马春艳，沙广林，赵彩虹，王小君，刘晓东，肖晶，
申请(专利权)人：北京交通大学，中国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，国网上海能源互联网研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11