一种电力系统的需求响应潜力用户与潜力空间的识别方法技术方案

一种电力系统的需求响应潜力用户与潜力空间的识别方法，构建一需求响应模型，该需求响应模型包括数据需求模块、需求相应潜力分析模块和模型应用结果模块，数据需求模块建立的需求响应潜力分析模型，需求相应潜力分析模块建立的96点典型负荷曲线、用户峰类型判断、削峰响应潜力分析和填谷响应潜力分析，将获得的需求相应潜力识别结果体现，分别为：负荷曲线类型、削峰响应潜力、填谷响应潜力、削峰响应潜力等级和填谷响应潜力等级，通过这些参数对需求响应潜力用户与潜力空间进行识别。本发明专利技术使得需求响应体系的资源丰富程度大大提升、查询速度加快、降低了数据识别和精准查找定位时耗，且大大提升了需求响应体系的整体自动化程度。度。度。

【技术实现步骤摘要】
一种电力系统的需求响应潜力用户与潜力空间的识别方法


[0001]本专利技术涉及电力系统行业的需求响应领域，尤其涉及需求响应的数据准备、数据清洗、用户峰类型判断、削峰响应潜力分析、填谷响应潜力分析等需求响应潜力用户与潜力空间精准识别技术，用于低压居民用户、低压非居用户、高压用户等的需求响应潜力识别。

技术介绍

[0002]所谓的需求响应(Demand Response，简称DR)，全称为电力需求响应，是指当电力批发市场价格升高或系统可靠性受威胁时，电力用户接收到供电方发出的诱导性减少负荷的直接补偿通知或者电力价格上升信号后，改变其固有的习惯用电模式，达到减少或者推移某时段的用电负荷而响应电力供应，目的是保障电网稳定，并抑制电价上升的短期行为。它是需求侧管理(DSM)的解决方案之一。
[0003]需求响应作为电力需求侧管理的组成部分，是指通过分时电价等市场价格信号或资金补贴等激励机制，引导鼓励电力用户主动改变原有电力消费模式的市场参与行为。需求响应技术兴起于国外，其相关政策标准较为完善，理论研究范围相对较广、深度相对较深。现有技术下国外的需本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种电力系统的需求响应潜力用户与潜力空间的识别方法，构建一需求响应模型，该需求响应模型包括数据需求模块、需求相应潜力分析模块和模型应用结果模块，其具体步骤如下所述：1)所述的数据需求模块其具体为建立需求响应潜力分析模型，本步骤中对基于用户的96点正向有功负荷数据开展建模，具体如下：1a)建立营销客户档案信息：确认样本用户对象为低压居民用户、低压非居民用户、和高压用户，其中各个用户档案信息包括：户名、户号或企业名称、用电地址、行业类型、电压等级、执行电价和是否为高能耗企业；1b)对步骤1a)中涉及的所有样本用户对象，提供14个自然月的96点负荷数据作为用电负荷信息，本步骤为模型构建的基础支撑；1c)节假日和气象条件信息：节假日信息由建模人员根据国家法定节假日要求进行准备和填写，而气象条件信息则由建模人员通过分析从互联网获取相关天气数据；2)所述的需求相应潜力分析模块，采用基于聚类箱型图的方法挖掘突增突减等异常负荷数据，并基于均值插补法做数据清洗，形成不同用电周期下的典型负荷曲线，本步骤中包括建立96点典型负荷曲线、用户峰类型判断、削峰响应潜力分析和填谷响应潜力分析，具体如下：2a)建立96点典型负荷曲线：该建立96点典型负荷曲线步骤包括特殊日期负荷数据筛查、典型用电周期划分、异常值处理和典型负荷曲线拟合，如下：2a1)特殊日期负荷数据筛查：本步骤基于上述步骤1c)节假日和气象条件信息，其中，由于大部分用户的周末休息日与法定节假日的用电规律与日常工作日存在较大的差异，为了避免这些数据影响建模效果，模型构建前将这些数据剔除，此外，通过对气象条件信息的统计，结合获得的气象数据，对极端气象条件，如：暴雨、大雪、异常高温的日期进行识别，通过数据关联分析，确定特殊天气对用户负荷异常波动存在影响，模型构建前将这些数据剔除；2a2)典型用电周期划分：本步骤结合用电负荷特征，按照春夏秋冬四季，对数据进行分组：春季：3～5月份；夏季：6～8月份；秋季：9～11月份；冬季：12～次年2月份；2a3)异常值处理：当数据为负值时，视为异常值，进行置空处理；再通过聚类箱型图方法，识别异常大/异常小的数据，进行置空处理；2a4)典型负荷曲线拟合：取用户某一典型用电周期下96点的日负荷数据，计算96点各点日均负荷数据，形成典型负荷曲线；
2b)用户峰类型判断：对后续的削峰响应潜力分析和填谷响应潜力分析前，需要对用户峰类型判断，本步骤基于聚类算法得到用户的峰电量基准，基于峰电量的持续时间及间隔时间得到用户的用电高峰时间段，并确认用户峰类型，具体如下：2b1)用电高峰基准值识别：用电高峰基准值是识别用户用电高峰时段的阈值，当用户某时刻的正向有功负荷超过阈值时，视为用电水平高，本步骤中，基于用户某一典型用电周期下96点日均负荷数据，从低到高取60％～80％的负荷值作为用电高峰的基准值，为客户用电高峰时段分析提供参考依据；2b2)用电高峰时段分析：本步骤将获得的用户负荷特征曲线的各点值的与峰电量基准值相减，大于零的时段初步定义用电高峰时段，具体如下：将大于零的时点从小到大排序，按时点的连续性进行时点归类，中间连续无时点间断的归为1类，依次归纳为N类，定义为M1，M2，
……
，M
n
，并分别计算M1，M2，
……
，M
n
对应的连续点数Q1，Q2，
……
，Q
n
以及M1，M2，
……
，M
n
间隔的时点数D1，D2，
……
，D
n
‑1；再进行用电高峰识别：
①
将M1，M2，
……
，M
n
进行高峰时段粘连，如果D
i
<4,且Q
i
＞D
i
,Q
i+1
＞D
i
，M
i
与M
i+1
粘连，其他情况终止粘连，粘连后的连续时段为最后粘连的时点据最初粘连的时点，依次归类为m类，定义为m1，m2，
……...

【专利技术属性】
技术研发人员：郑庆荣，赵建立，盛明，王桂林，汤卓凡，陆颖杰，向佳霓，张娟，
申请(专利权)人：国网上海市电力公司，
类型：发明
国别省市：