【技术实现步骤摘要】
一种基于历史负荷数据回归的居民用户调峰潜力评估方法
[0001]本专利技术涉及电力系统运行和控制
,尤其涉及一种基于历史负荷数据回归的居民用户调峰潜力评估方法。
技术介绍
[0002]当前,随着可再生能源发电的大规模接入,电力系统实时平衡面临巨大挑战,需求侧响应逐渐成为有效解决上述问题的重要手段。居民负荷作为一种优质的调峰资源,在此背景下如何评估居民用户调峰潜力成为影响电力系统运行安全、电力用户经济效益的重要挑战。
技术实现思路
[0003]本专利技术的目的在于提供一种基于历史负荷数据回归的居民用户调峰潜力评估方法,以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
[0004]为实现上述目的,本专利技术采用的技术方案如下:一种基于历史负荷数据回归的居民用户调峰潜力评估方法,包括以下步骤:
[0005]步骤1,建立居民用户峰期平均功率APL计算模型。峰期平均功率指居民用户未执行需求响应前平均每个居民用户的峰期功率,其数值决定了居民用户调峰潜力的大小,是测算居民用户调峰潜力的基础。本专利技术基于历史负荷数据的回归分析,综合考虑考虑天气温度、工作日状态等因素,求解计算居民用户峰期平均功率APL计算模型,基于求解结果,确定居民用户峰期平均功率。
[0006]步骤2,建立居民用户峰期功率平均削减率PRR计算模型。峰期功率平均削减率指居民用户执行需求响应后在峰期平均每个用户的负荷削减率。本专利技术基于用户类型、控制自动化水平、空调负荷渗透率以及居民收入水平评估用户消费弹性,综合考虑峰荷价格增长率,求 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于历史负荷数据回归的居民用户调峰潜力评估方法,其特征在于:包括以下步骤:步骤1,建立居民用户峰期平均功率APL计算模型。峰期平均功率指居民用户未执行需求响应前平均每个居民用户的峰期功率,其数值决定了居民用户调峰潜力的大小,是测算居民用户调峰潜力的基础。本发明基于历史负荷数据的回归分析,综合考虑考虑天气温度、工作日状态等因素,求解计算居民用户峰期平均功率APL计算模型,基于求解结果,确定居民用户峰期平均功率。步骤2,建立居民用户峰期功率平均削减率PRR计算模型。峰期功率平均削减率指居民用户执行需求响应后在峰期平均每个用户的负荷削减率。本发明基于用户类型、控制自动化水平、空调负荷渗透率以及居民收入水平评估用户消费弹性,综合考虑峰荷价格增长率,求解居民用户峰期功率平均削减率PRR计算模型,基于求解结果,确定居民用户峰期平均削减率。步骤3,建立需求响应参与居民用户数量DRPN计算模型。本发明采用逐级分类的方法计算需求响应的参与用户数量。本发明将用户按照是否已经安装智能电表、有无动态电价、有无远程直接控制的方式分类。综合考虑不同分类层级维度下可参与需求响应的用户数量,求解需求响应参与居民用户数量DRPN计算模型,基于求解结果,确定需求响应参与居民用户数量。步骤4,建立居民用户调峰潜力评估模型。所提模型从三个不同维度评估居民用户的调峰潜力,分别是居民用户峰期平均功率APL、参与需求响应的峰期功率平均削减率PRR以及需求响应的参与用户数量DRPN。基于此,求解居民用户调峰潜力评估模型,确定居民用户调峰潜力。2.根据权利要求1所述的一种基于历史负荷数据回归的居民用户调峰潜力评估方法,其特征在于:所述步骤1包括:步骤101,针对用户类型为ct年份为n的负荷历史数据,年份n的居民用户调峰潜力APL
ct,n,D,T
表达式如下:f
d,t
(D,T)=1(d=D,t=T)其中,j指日期;PL指当日的峰荷功率值;D代表日期是否为工作日,D的取值有两个,分别为WD(工作日)和RD(非工作日);T代表当日的最高气温。只有当d=D和t=T同时满足时,f
d,t
(D,T)函数值为1。步骤102,基于用户类型为ct年份为n的居民用户调峰潜力,计算年份n+1日期为j的峰期平均功率,计算公式如下:APL
ct,n+1,j,T
=APL
ct,n,D,T
·
α
n
具体为步骤为,根据日期j和当天温度T,求得年份n的APL
ct,n,D,T
;然后在此基础上乘以增长因子α,参数α为年份n到年份n+1的平均峰荷增长率。3.根据权利要求2所述的一种基于历史负荷数据回归的居民用户调峰潜力评估方法,
其特征在于:所述步骤2包括:本发明同时考虑价格型需求响应和激励型需求响应,其中价格型需求响应是指用户手动方式或者提前设置的自动装置,按照动态电价实现;激励型需求响应是指按照提前签订的协议,通过远程直接控制实现。针对上述两种需求响应类型,居民用户峰期功率平均削减率PRR的计算...
【专利技术属性】
技术研发人员:丁一,郭超,
申请(专利权)人:苏州树森信息科技有限公司,
类型:发明
国别省市:
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