一种基于用电行为特征的工业用户需求响应潜力计算方法技术

本发明专利技术公开了一种基于用电行为特征的工业用户需求响应潜力计算方法，方法包括：对工业用户在选定周期内用电的日负荷曲线集合进行聚类处理，以生成多个子集合；分别从每个子集合中确定出一条典型日负荷曲线，得到多条典型日负荷曲线，作为所述工业用户的用电行为特征；确定每条典型日负荷曲线针对需求响应的响应系数，以及工业用户能够参与需求响应的可调节负荷占比；基于所述响应系数和可调节负荷占比，计算每条典型日负荷曲线的第一需求响应潜力；对所有典型负荷曲线的第一需求响应潜力进行加权求和，得到所述工业用户的第二需求响应潜力。潜力。潜力。

【技术实现步骤摘要】
一种基于用电行为特征的工业用户需求响应潜力计算方法


[0001]本专利技术涉及能源电力领域，尤其涉及一种基于用电行为特征的工业用户需求响应潜力计算方法。

技术介绍

[0002]能源是经济社会发展的基础和动力，随着我国步入高质量发展阶段，能源结构不断优化，传统能源结构带来的能源供给压力以及环境污染是亟需解决的问题。同时，可再生能源占比不断上升，电网负荷峰谷差持续增加。需求响应在能源行业的调度作用逐渐凸显。需求响应是指电力用户对实施机构发布的价格信号或激励机制做出响应，并改变电力消费模式的一种参与行为，是减少峰谷差、维持电网供需平衡的有效手段之一。因此，如何准确计算代表用户可响应的最大容量的需求响应潜力成为了一项重要研究内容。
[0003]目前，国内外学者对于需求响应潜力进行了较为深入的研究。例如，基于系统动力学，建立基于中长期时间维度的需求响应潜力系统动力学分析模型，并验证了用户在不同时间维度、对不同的激励信号的响应行为有着显著差异。又如，采取信号处理中的稀疏编码方法来进行调峰潜力特征提取，利用多层感知器神经网络建立用电特征与调峰潜力间的映射关系，实现对居民用户的调峰潜力评价，等等。
[0004]总之，现有研究主要集中于需求响应潜力的评价与估计，无法实现对工业用户需求响应潜力的准确计算。
[0005]因此，需要一种基于用电行为特征的工业用户需求响应潜力计算方法，以解决上述技术方案中存在的问题。

技术实现思路

[0006]为此，本专利技术提供一种基于用电行为特征的工业用户需求响应潜力计算方法，以解决或至少缓解上面存在的问题。
[0007]根据本专利技术的一个方面，提供一种基于用电行为特征的工业用户需求响应潜力计算方法，在计算设备中执行，所述方法包括：对工业用户在选定周期内用电的日负荷曲线集合进行聚类处理，以生成多个子集合；分别从每个子集合中确定出一条典型日负荷曲线，得到多条典型日负荷曲线，作为所述工业用户的用电行为特征；确定每条典型日负荷曲线针对需求响应的响应系数，以及工业用户能够参与需求响应的可调节负荷占比；基于所述响应系数和可调节负荷占比，计算每条典型日负荷曲线的第一需求响应潜力；对所有典型负荷曲线的第一需求响应潜力进行加权求和，得到所述工业用户的第二需求响应潜力。
[0008]可选地，在根据本专利技术的方法中，对工业用户在选定周期内用电的日负荷曲线集合进行聚类处理，包括：对所述日负荷曲线集合中的每条日负荷曲线，提取该日负荷曲线预定数目的特性指标；基于所提取的特性指标，对所述日负荷曲线集合进行聚类处理。
[0009]可选地，在根据本专利技术的方法中，所述特性指标包括如下指标中的至少一个：日平均负荷、日负荷率、峰谷差率、峰期负荷率、平期负荷率、谷期负荷率。
[0010]可选地，在根据本专利技术的方法中，所聚类处理的算法为K
‑
Mediods算法。
[0011]可选地，在根据本专利技术的方法中，进行聚类处理的过程包括:通过有效性指标评价聚类效果，确定最终的聚类个数，其中，有效性指标为戴维森堡丁指数。
[0012]可选地，在根据本专利技术的方法中，典型日负荷曲线为聚类处理所生成的聚类中心对应的日负荷曲线。
[0013]可选地，在根据本专利技术的方法中，还包括：结合地区全网用电特性、新能源发电出力波动和净负荷曲线变化特点，确定工业用户所在地区的峰、平、谷时段；根据工业用户的峰谷特性，结合所述峰、平、谷时段，确定每条典型用电曲线的曲线类型以及其所对应的响应系数，其中，所述曲线类型包括迎峰型、波动高负荷率型、规律高负荷型和避峰型。
[0014]可选地，在根据本专利技术的方法中，选定周期为基于工业用户所在地区的全年电力供需情况和季节负荷特性划分的大、小风季。
[0015]可选地，在根据本专利技术的方法中，基于所述响应系数和可调节负荷占比，计算每条典型日负荷曲线的第一需求响应潜力，其计算公式为：
[0016]式中，Δp
k
为第k条典型负荷曲线的第一需求响应潜力，η为可调节负荷占比，ω
k
为第k条典型负荷曲线对应的响应系数，T为峰时段持续时间，和是第k条日负荷曲线的最大负荷值和最小负荷值，p
c
为单个用户在峰时段开始第c小时的负荷值。
[0017]可选地，在根据本专利技术的方法中，对所有典型负荷曲线的第一需求响应潜力进行加权求和，得到所述工业用户的第二需求响应潜力，其计算公式为：式中，指第二需求响应潜力，X
k
为聚类后的第k类中包含的曲线数量占曲线总数量的比重，h
k
为第k类子集合中包含的元素数量，N为所述工业用户在选定周期内用电的日负荷曲线集合中的元素总数。
[0018]可选地，在根据本专利技术的方法中，还包括：根据所述第二需求响应潜力，计算整个地区工业用户的第三需求响应潜力。
[0019]根据本专利技术的一个方面，提供一种基于用电行为特征的工业用户需求响应潜力计算装置，驻留在计算设备中，并包括：聚类模块，适于对工业用户在选定周期内用电的日负荷曲线集合进行聚类处理，以生成多个子集合；提取模块，适于分别从每个子集合中确定出一条典型日负荷曲线，得到多条典型日负荷曲线，作为所述工业用户的用电行为特征；处理模块，适于确定每条典型日负荷曲线针对需求响应的响应系数，以及工业用户能够参与需求响应的可调节负荷占比；计算模块，适于基于所述响应系数和可调节负荷占比，计算每条典型日负荷曲线的第一需求响应潜力，以及对所有典型负荷曲线的第一需求响应潜力进行加权求和，得到所述工业用户的第二需求响应潜力。
[0020]可选地，在根据本专利技术的装置中，聚类模块进一步适于：对所述日负荷曲线集合中的每条日负荷曲线，提取该日负荷曲线预定数目的特性指标；基于所提取的特性指标，对所述日负荷曲线集合进行聚类处理。
[0021]根据本专利技术的一个方面，提供一种计算设备，包括：至少一个处理器；以及存储器，存储有程序指令，其中，所述程序指令被配置为适于由所述至少一个处理器执行，所述程序指令包括用于执行如上所述方法中的任一方法的指令。
[0022]根据本专利技术的一个方面，提供一种存储有程序指令的可读存储介质，当该程序指令被计算设备读取并执行时，使得该计算设备执行如上所述的方法中的任一方法。
[0023]根据本专利技术的技术方案，通过对工业用户在选定周期内用电的日负荷曲线集合进行聚类处理，并根据聚类处理结果确定多条典型日负荷曲线，由于这些典型日负荷曲线能够表征工业用户的用电行为特征，则以此为基础计算出的需求响应潜力准确性高。并且，在计算典型日负荷曲线的需求响应潜力时，还结合了典型日负荷曲线针对需求响应的响应系数，以及工业用户能够参与需求响应的可调节负荷占比，进一步提高了需求响应潜力计算的准确性。
[0024]上述说明仅是本专利技术技术方案的概述，为了能够更清楚了解本专利技术的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本专利技术的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本专利技术的具体实施方式。本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于用电行为特征的工业用户需求响应潜力计算方法，在计算设备中执行，所述方法包括：对工业用户在选定周期内用电的日负荷曲线集合进行聚类处理，以生成多个子集合；分别从每个子集合中确定出一条典型日负荷曲线，得到多条典型日负荷曲线，作为所述工业用户的用电行为特征；确定每条典型日负荷曲线针对需求响应的响应系数，以及工业用户能够参与需求响应的可调节负荷占比；基于所述响应系数和可调节负荷占比，计算每条典型日负荷曲线的第一需求响应潜力；对所有典型负荷曲线的第一需求响应潜力进行加权求和，得到所述工业用户的第二需求响应潜力。2.如权利要求1所述的方法，其中，所述对工业用户在选定周期内用电的日负荷曲线集合进行聚类处理，包括：对所述日负荷曲线集合中的每条日负荷曲线，提取该日负荷曲线预定数目的特性指标；基于所提取的特性指标，对所述日负荷曲线集合进行聚类处理。3.如权利要求书1或2所述的方法，其中，所述特性指标包括如下指标中的至少一个：日平均负荷、日负荷率、峰谷差率、峰期负荷率、平期负荷率、谷期负荷率。4.如权利要求书1
‑
3任一项所述的方法，其中，所述聚类处理的算法为K
‑
Mediods算法。5.如权利要求书1
‑
4任一项所述的方法，其中，所述进行聚类处理的过程包括:通过有效性指标评价聚类效果，确定最终的聚类个数，其中，所述有效性指标为戴维森堡丁指数。6.如权利要求1
‑
5中任一项所述的方法，其中，基于所述响应系数和可调节负荷占比，计算每条典型日负荷曲线的第一需求响应潜力，其计算公式为：式中，Δp
k
为第k条典型负荷曲线的第一需求响应潜力，η为可调节负荷占比，ω
k
为第k条典型负荷曲...

【专利技术属性】
技术研发人员：李晨，张宏图，彭丽霖，陈礼频，魏驰，李佳，肖畅，路轶，过夏明，肖科，刘畅，谢天祥，李奥，
申请(专利权)人：四川省新型电力系统研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：