一种电力用户增值服务决策方法技术

本发明专利技术公开一种电力用户增值服务决策方法，包括：步骤S1，基于新一代量测系统的用电数据，进行典型家庭需求响应用能优化分析；步骤S2，基于典型家庭需求响应用能特征，构建分时电价下用户侧需求响应优化模型；步骤S3，结合新能源电网运行及供需平衡，进行基于能源大数据的客户增值服务决策，获取增值服务方法。本发明专利技术不仅实现了用户侧的用能优化与能效提升，而且实现了电力系统削峰填谷的出力平稳目标，为市场导向型智能电网提供了良好的参考示范。为市场导向型智能电网提供了良好的参考示范。为市场导向型智能电网提供了良好的参考示范。

【技术实现步骤摘要】
一种电力用户增值服务决策方法


[0001]本专利技术属于电力用能优化与增值服务
，具体涉及一种电力用户增值服务决策方法。

技术介绍

[0002]增值服务大多出现在移动通信和互联网领域，但随着互联网技术的快速发展以及信息化建设的逐步推进，增值服务逐渐渗透到了其他的行业领域，例如，矿业权信息增值服务可以提高信息价值，满足客户的信息需求；医疗数据的增值隐私服务可以利用屏蔽数据集提供增值数据分析。有的学者对政府信息资源增值服务进行了分析，从微观层面提出了政府信息资源增值服务研究的基本框架；有的学者提出了电动汽车电池再利用增值服务的建议和配置，可以作为一类信息系统的蓝图，将其他废旧物品再利用作为客户解决方案。还有的学者提出了一种基于因子分析的跑步者群体软件业务增值方案，可以定期从在线跑步社区获取跑步新闻有用信息。
[0003]然而，在电力系统领域，增值服务的研究相对较少。客户增值服务系统作为一个营销自动化系统有很多功能，如用电信息采集，监控与分析，用电负荷管理，电能计量，用户行为分析等，主要通过将用户用电信息收集、整合和处理，使得用户可以实现高效查询、节能使用、有序控制等操作。

技术实现思路

[0004]本专利技术所要解决的技术问题在于，提供一种电力用户增值服务决策方法，以有效减轻电网供电压力，提高电网供电水平，有效应对复杂环境下的用电需求，切实提升电能使用效率。
[0005]为解决上述技术问题，本专利技术提供一种电力用户增值服务决策方法，包括：
[0006]步骤S1，基于新一代量测系统的用电数据，进行典型家庭需求响应用能优化分析；
[0007]步骤S2，基于典型家庭需求响应用能特征，构建分时电价下用户侧需求响应优化模型；
[0008]步骤S3，结合新能源电网运行及供需平衡，进行基于能源大数据的客户增值服务决策，获取增值服务方法。
[0009]进一步地，所述步骤S1进行典型家庭需求响应用能优化包括两个阶段：
[0010]第一阶段优化，具体是根据家庭能量管理的经济性与用户舒适度，分别得到用电成本与舒适度受影响程度最小为目标函数，然后将两种目标函数综合起来，作为用户参与电网紧急调度情况下的家庭能量管理优化目标；
[0011]第二阶段优化，具体是根据峰谷差的用户整体购电波动性，为降低由于用户在同一电价低谷时段集中购电而造成某一时段越限的风险，达到将购电功率平滑的流程，获得第二阶段优化目标函数。
[0012]进一步地，所述第一阶段优化中，对于经济性目标函数，用户总的用电费用C1表示
为：
[0013][0014]其中，t
end
为当前时段的截止时刻，P
grid
(t)为当前时段从电网中购买的电量；ρ
grid
(t)为所分析时段用户与电网间的电价，当P
grid
(t)>0，ρ
grid
(t)表示为购电，当P
grid
(t)<0，ρ
grid
(t)表示为售电，售电价格定义为该时购电价格的一半；C
DG
为分布式电源发电成本及损耗折旧费。
[0015]进一步地，第二阶段优化目标函数为：
[0016][0017][0018]其中，C3为第二阶用户总的用电费用，表示为购电功率平均值，w
grid
(t)为电网电价权重，与电价成反比。
[0019]进一步地，所述第二阶段优化目标函数包括：
[0020]C3≤C1。
[0021]进一步地，所述步骤S1还包括设置家庭能量管理方法约束条件，具体为：
[0022]电网功率约束：
[0023]|P
grid
(t)|≤P
grid,max
(t)
[0024]其中，P
grid,max
(t)表示用户与电网间每个时间段的功率交换限制；
[0025]不可中断负荷约束：
[0026]t
load,start
≤t
load
≤t
load,end
‑
N,t∈N
*
[0027]其中，t
load,start
，t
load
，t
load,end
分别为不可中断负荷的开始时间、运行时间以及结束时间，N为负荷工作时间裕度；
[0028]空调负荷约束：
[0029]0≤P
air
(t)≤P
air,max
[0030]T
air,min
≤T
in
(t)≤T
air,max
[0031]其中，P
air
(t)为空调制冷时t时段的功率；P
air,max
为空调制冷额定功率；T
in
(t)为空调制冷时t时段的室内温度；T
air,max
，T
air,min
分别为室内温度上下限；
[0032]热水器负荷约束：
[0033]0≤P
eh
(t)≤P
eh,max
[0034]T
eh,min
≤T
eh
(t)≤T
eh,max
[0035]其中，T
eh
(t)为热水器热水在第t时段的温度；P
eh,max
为热水器加热额定功率；T
eh,max
、T
eh,min
分别为电热水器的热水上下限温度。
[0036]进一步地，所述步骤S2具体包括如下步骤：
[0037]步骤S21，构建单时段需求响应优化模型；
[0038]步骤S22，构建多时段需求响应优化模型；
[0039]步骤S23，设置实时电价下需求响应的约束条件。
[0040]进一步地，所述步骤S21中，假设用户在第i小时的收益为：
[0041]M(D
i
)＝N(D
i
)
‑
p
i
D
i
[0042]ΔD
i
＝D
i
‑
D
i0
[0043]其中，N(D
i
)表示第i小时用户用电产生的总收入；p
i
D
i
为第i小时用户用电成本；D
i
和p
i
分别表示第i小时用电需求和第i小时电价；D
i0
和p
i0
分别表示第i小时初始用电需求和第i小时初始电价；
[0044]则第i小时客户的用电需求量为：
[0045][0046]其中，α
ii
为自弹性，定义为：p
i0
为进行需求响本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种电力用户增值服务决策方法，其特征在于，包括：步骤S1，基于新一代量测系统的用电数据，进行典型家庭需求响应用能优化分析；步骤S2，基于典型家庭需求响应用能特征，构建分时电价下用户侧需求响应优化模型；步骤S3，结合新能源电网运行及供需平衡，进行基于能源大数据的客户增值服务决策，获取增值服务方法。2.根据权利要求1所述的电力用户增值服务决策方法，其特征在于，所述步骤S1进行典型家庭需求响应用能优化包括两个阶段：第一阶段优化，具体是根据家庭能量管理的经济性与用户舒适度，分别得到用电成本与舒适度受影响程度最小为目标函数，然后将两种目标函数综合起来，作为用户参与电网紧急调度情况下的家庭能量管理优化目标；第二阶段优化，具体是根据峰谷差的用户整体购电波动性，为降低由于用户在同一电价低谷时段集中购电而造成某一时段越限的风险，达到将购电功率平滑的流程，获得第二阶段优化目标函数。3.根据权利要求2所述的电力用户增值服务决策方法，其特征在于，所述第一阶段优化中，对于经济性目标函数，用户总的用电费用C1表示为：其中，t
end
为当前时段的截止时刻，P
grid
(t)为当前时段从电网中购买的电量；ρ
grid
(t)为所分析时段用户与电网间的电价，当P
grid
(t)＞0，ρ
grid
(t)表示为购电，当P
grid
(t)＜0，ρ
grid
(t)表示为售电，售电价格定义为该时购电价格的一半；C
DG
为分布式电源发电成本及损耗折旧费。4.根据权利要求3所述的电力用户增值服务决策方法，其特征在于，第二阶段优化目标函数为：函数为：其中，C3为第二阶用户总的用电费用，表示为购电功率平均值，w
grid
(t)为电网电价权重，与电价成反比。5.根据权利要求4所述的电力用户增值服务决策方法，其特征在于，所述第二阶段优化目标函数包括：C3≤C1。6.根据权利要求1所述的电力用户增值服务决策方法，其特征在于，所述步骤S1还包括设置家庭能量管理方法约束条件，具体为：电网功率约束：|P
grid
(t)|≤P
grid,max
(t)
其中，P
grid,max
(t)表示用户与电网间每个时间段的功率交换限制；不可中断负荷约束：t
load,start
≤t
load
≤t
load,end
‑
N,t∈N
*
其中，t
load,start
，t
load
，t
load,end
分别为不可中断负荷的开始时间、运行时间以及结束时间，N为负荷工作时间裕度；空调负荷约束：0≤P
air
(t)≤P
air,max
T
air,min
≤T
in
(t)≤T
air,max
其中，P
air
(t)为空调制冷时t时段的功率；P
air,max
为空调制冷额定功率；T
in
(t)为空调制冷时t时段的室内温度；T
air,max
，T
air,min
分别为室内温度上下限；热水器负荷约束：0≤P
eh
(t)≤P
eh,max
T
...

【专利技术属性】
技术研发人员：张玮，耿博，杨祥勇，温克欢，孙文静，
申请(专利权)人：深圳供电局有限公司，
类型：发明
国别省市：