一种用电分析方法及装置制造方法及图纸

本申请涉及电力技术领域，提供一种用电分析方法及装置，该方法包括：针对对象使用的储能系统的任一供电模式，确定供电模式下对象的用能数据与对象对应的每一子对象的用能数据之间的第一相似度；从对象对应的所有子对象中选择第一相似度小于第一阈值的子对象；确定选择的子对象对应的预设重点用能设备的用能数据与对象的用能数据之间的第二相似度，从预设重点用能设备中选择第二相似度小于第二阈值的预设重点用能设备，并确定选择的预设重点用能设备在最小波谷时段的平均最小功率，平均最小功率为对象新建分布式能源提供有效依据，从而根据平均最小功率确定该供电模式对应的用电策略，降低对象生产耗费的能源成本。降低对象生产耗费的能源成本。降低对象生产耗费的能源成本。

【技术实现步骤摘要】
一种用电分析方法及装置


[0001]本申请涉及电力
，尤其涉及一种用电分析方法及装置。

技术介绍

[0002]近年来，随着大数据技术的迅猛发展，工业物联网的不断普及，数据挖掘技术也逐步应用至传统能源行业，能源互联网的兴起也促进了能源网络中各元素的智能化发展，使得各企业用能方式由过去的粗放式管理逐步向精细化管理转变。为了实现企业精细化管理，要对企业当前的用能行为方式有准确、深入的认识。
[0003]目前，许多高耗能企业已实现能耗数据的采集，在生产运行过程中积累了大量的能耗数据，为企业用能分析奠定了一定的数据基础。在智能电网环境下，智能终端、电力通信技术以及高级量测技术的发展与建设，使得许多企业的用电数据更为完备，同时电力消费也是大多数企业的最主要能源消费方式，在企业能源费用占比中也是最高的。因此，对于企业用电的分析至关重要，了解了企业的用电特性，有助于有的放矢的规范企业用电行为，制定出合理的用电策略，增强与电网侧的需供互动，减轻企业的用能成本。然而，对于企业用电的分析，大多数研究中多是站在电网角度，以企业大客户群体为分析对象分析其用电特性，但企业大客户群体的用电特性并不能代表小类企业的用电特性，导致根据企业大客户群体的用电特性制定的用电策略并不适合小类企业的用电需求。

技术实现思路

[0004]本申请实施例提供一种用电分析方法及装置，用以根据分析得到的某一对象的用电特性制定对应的用电策略。
[0005]第一方面，本申请实施例提供一种用电分析方法，包括：
[0006]针对任意一种供电模式，确定所述供电模式下对象的用能数据与所述对象对应的每一子对象的用能数据之间的第一相似度，其中所述供电模式为所述对象使用的储能系统的供电模式；
[0007]从所述对象对应的所有子对象中选择所述第一相似度小于第一阈值的子对象；
[0008]确定选择的子对象对应的预设重点用能设备的用能数据与所述对象的用能数据之间的第二相似度，并从预设重点用能设备中选择所述第二相似度小于第二阈值的预设重点用能设备；
[0009]根据选择的预设重点用能设备在最小波谷时段的平均最小功率确定所述供电模式对应的用电策略。
[0010]可选的，通过以下方式确定选择的预设重点用能设备在最小波谷时段的平均最小功率：
[0011]确定选择的预设重点用能设备在聚类周期内每个时间周期的最小波谷时段的功率之和，其中所述最小波谷时段为对每个时间周期内所述对象的用能数据聚类后得到的最小波谷时段，所述聚类周期包括至少一个时间周期；
[0012]根据选择的预设重点用能设备在所有时间周期的最小波谷时段的功率之和，确定选择的预设重点用能设备在所有时间周期的最小波谷时段的平均功率；
[0013]将确定的平均功率作为选择的预设重点用能设备在所述聚类周期内的平均最小功率。
[0014]可选的，通过以下方式确定所述第一相似度：
[0015]针对所述对象对应的所有子对象中的任一子对象，确定所述供电模式下对象的多个用能数据与所述子对象的多个用能数据之间的多个欧式距离，将最短欧式距离确定为所述对象的用能数据与所述子对象的用能数据之间的第一相似度；
[0016]通过以下方式确定所述第二相似度：
[0017]针对任一选择的子对象对应的预设重点用能设备中的任一预设重点用能设备，确定所述预设重点用能设备的多个用能数据与所述对象的多个用能数据之间的多个欧式距离，将最短欧式距离确定为所述预设重点用能设备的用能数据与所述对象的用能数据之间的第二相似度。
[0018]可选的，所述方法还包括：
[0019]剔除聚类周期内采集的所述对象的用能数据、以及所述对象对应的子对象的用能数据中的异常数据；
[0020]按设定汇总周期，分别对采集的所述对象的用能数据、所述对象对应的子对象的用能数据进行汇总，每一汇总周期包含多个采集周期；
[0021]对汇总后的所述对象的用能数据、以及所述对象对应的子对象的用能数据分别进行归一化处理；
[0022]基于训练好的聚类模型，分别对归一化处理后的所述对象的用能数据、以及所述对象对应的子对象的用能数据进行聚类，得到聚类后的所述对象的用能数据、所述对象对应的子对象的用能数据。
[0023]可选的，所述聚类模型通过以下方式训练的到：
[0024]遍历预设的最小聚类数到最大聚类数，分别得到每一聚类数对应的簇内误方差和轮廓系数；
[0025]选择所有簇内误方差的拐点且轮廓系数最大的聚类数作为所述聚类模型的簇个数。
[0026]第二方面，本申请提供一种用电分析装置，包括：
[0027]相似度确定模块，用于针对任意一种供电模式，确定所述供电模式下对象的用能数据与所述对象对应的每一子对象的用能数据之间的第一相似度；确定选择的子对象对应的预设重点用能设备的用能数据与所述对象的用能数据之间的第二相似度，其中所述供电模式为所述对象使用的储能系统的供电模式；
[0028]选择模块，用于从所述对象对应的所有子对象中选择所述第一相似度小于第一阈值的子对象；从预设重点用能设备中选择所述第二相似度小于第二阈值的预设重点用能设备；
[0029]用电策略确定模块，用于根据选择的预设重点用能设备在最小波谷时段的平均最小功率确定所述供电模式对应的用电策略。
[0030]可选的，所述装置还包括功率确定模块，用于：
[0031]确定选择的预设重点用能设备在聚类周期内每个时间周期的最小波谷时段的功率之和，其中所述最小波谷时段为对每个时间周期内所述对象的用能数据聚类后得到的最小波谷时段，所述聚类周期包括至少一个时间周期；
[0032]根据选择的预设重点用能设备在所有时间周期的最小波谷时段的功率之和，确定选择的预设重点用能设备在所有时间周期的最小波谷时段的平均功率；
[0033]将确定的平均功率作为选择的预设重点用能设备在所述聚类周期内的平均最小功率。
[0034]可选的，所述相似度确定模块，具体用于：
[0035]针对所述对象对应的所有子对象中的任一子对象，确定所述供电模式下对象的多个用能数据与所述子对象的多个用能数据之间的多个欧式距离，将最短欧式距离确定为所述对象的用能数据与所述子对象的用能数据之间的第一相似度；
[0036]针对任一选择的子对象对应的预设重点用能设备中的任一预设重点用能设备，确定所述预设重点用能设备的多个用能数据与所述对象的多个用能数据之间的多个欧式距离，将最短欧式距离确定为所述预设重点用能设备的用能数据与所述对象的用能数据之间的第二相似度。
[0037]可选的，所述装置还包括聚类模块，用于：
[0038]剔除聚类周期内采集的所述对象的用能数据、以及所述对象对应的子对象的用能数据中的异常数据；
[0039]按设定汇总周期，分别对采集的所述对象的用能数据、所述对象对应的子对象的用能数据进行汇总，每一汇总周期包含多个采集周期；
[0040]对汇总后的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用电分析方法，其特征在于，包括：针对任意一种供电模式，确定所述供电模式下对象的用能数据与所述对象对应的每一子对象的用能数据之间的第一相似度，其中所述供电模式为所述对象使用的储能系统的供电模式；从所述对象对应的所有子对象中选择所述第一相似度小于第一阈值的子对象；确定选择的子对象对应的预设重点用能设备的用能数据与所述对象的用能数据之间的第二相似度，并从预设重点用能设备中选择所述第二相似度小于第二阈值的预设重点用能设备；根据选择的预设重点用能设备在最小波谷时段的平均最小功率确定所述供电模式对应的用电策略。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，通过以下方式确定选择的预设重点用能设备在最小波谷时段的平均最小功率：确定选择的预设重点用能设备在聚类周期内每个时间周期的最小波谷时段的功率之和，其中所述最小波谷时段为对每个时间周期内所述对象的用能数据聚类后得到的最小波谷时段，所述聚类周期包括至少一个时间周期；根据选择的预设重点用能设备在所有时间周期的最小波谷时段的功率之和，确定选择的预设重点用能设备在所有时间周期的最小波谷时段的平均功率；将确定的平均功率作为选择的预设重点用能设备在所述聚类周期内的平均最小功率。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，通过以下方式确定所述第一相似度：针对所述对象对应的所有子对象中的任一子对象，确定所述供电模式下对象的多个用能数据与所述子对象的多个用能数据之间的多个欧式距离，将最短欧式距离确定为所述对象的用能数据与所述子对象的用能数据之间的第一相似度；通过以下方式确定所述第二相似度：针对任一选择的子对象对应的预设重点用能设备中的任一预设重点用能设备，确定所述预设重点用能设备的多个用能数据与所述对象的多个用能数据之间的多个欧式距离，将最短欧式距离确定为所述预设重点用能设备的用能数据与所述对象的用能数据之间的第二相似度。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：剔除聚类周期内采集的所述对象的用能数据、以及所述对象对应的子对象的用能数据中的异常数据；按设定汇总周期，分别对采集的所述对象的用能数据、所述对象对应的子对象的用能数据进行汇总，每一汇总周期包含多个采集周期；对汇总后的所述对象的用能数据、以及所述对象对应的子对象的用能数据分别进行归一化处理；基于训练好的聚类模型，分别对归一化处理后的所述对象的用能数据、以及所述对象对应的子对象的用能数据进行聚类，得到聚类后的所述对象的用能数据、所述对象对应的子对象的用能数据。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述聚类模型通过以下方式训练的到：遍历预设的最小聚类数到最大聚类数，分别得到每一聚类数对应的簇内误方差和轮廓
系数；选择所有簇内误方差的拐点且轮廓系数最大的聚类数作为所述聚类模型的簇个数。6.一种用电分析装置，其特征在于，包括：相似度确定模块，用于针对任意一种供电模式，确定所述供电模式下对象的用能数据与所述对象对应的每一子对象的用能数据之间的第一相似度；确定选择的子对象对应的预设重点用...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐培璠，
申请(专利权)人：上海电气分布式能源科技有限公司，
类型：发明
国别省市：