一种负荷可调节潜力评估方法技术

本发明专利技术公开了一种负荷可调节潜力评估方法，首先采集电力用户各个时间段的电力的历史负荷数据，并利用历史负荷数据计算各时间段的调整因子，根据逆向云计算调整因子与可调节潜力的云模型向量；其次根据正向云，考虑系统的运行条件、调整因子及由历史可调节潜力得到的马尔科夫状态转换矩阵对产生的可调节潜力数值进行筛选，得到多组满足要求的数值序列；最后，基于动态时间规划调整算法DTW计算距离矩阵，使得云模型得到的序列与历史数据具有最大的相似度，基于此实现对电力用户可调节潜力的评估，有助于电力用户更好地参与到需求响应，提高电力系统运行的稳定性。提高电力系统运行的稳定性。提高电力系统运行的稳定性。

【技术实现步骤摘要】
一种负荷可调节潜力评估方法


[0001]本专利技术涉及电力调度
，具体的是一种负荷可调节潜力评估方法。

技术介绍

[0002]目前的需求响应潜力评估可以粗略分为以下3类：(1)“自下而上”的统计评估方法，即通过评估单个典型用户的潜力汇总得到整个统计区域的潜力；(2)基于大数据的统计分析方法，即通过历史数据或统计数据评估负荷用户的需求响应潜力；(3)考虑用户用电行为的潜力预测方法，即考虑用户的指标特性等。由于需求响应存在较大的不确定性，并且其需求响应量的大小也是模糊的，故传统的需求响应潜力评估方法无法有效的评估电力用户的需求响应，也因此无法保证电力系统稳定高效的运行。

技术实现思路

[0003]为解决上述
技术介绍
中提到的不足，本专利技术的目的在于提供一种负荷可调节潜力评估方法，在采集得到的电力用户的历史负荷数据和历史可调节潜力数据，基于二维链式云模型与动态时间规划调整算法实现对电力用户可调节其潜力的评估，实现在需求响应不确定性和模糊性两个特点下定量评估用户可调节潜力的专利技术目的。
[0004]本专利技术的目的可以通本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种负荷可调节潜力评估方法，其特征在于，方法包括以下步骤：获取电力用户各个时段的历史负荷数据，计算各个时段的历史平均负荷；考虑调整因子的基线负荷计算方法，利用历史平均负荷和各时段的历史负荷数据获取各时段的基线负荷，并通过各时段的基线负荷和历史负荷数据计算得到每个时段的历史可调节潜力数据；采用高斯逆向云算法对历史负荷数据与历史可调节潜力数据计算得到电力用户负荷调整因子与可调节潜力的云模型向量；根据电力用户负荷调整因子与可调节潜力的云模型向量，分别计算期望、熵和超熵，并基于计算得到的期望、熵和超熵利用正态分布模型生成满足系统运行条件和马尔可夫历史状态转换矩阵筛选条件的各时段的可调节潜力的随机数；计算电力用户在各个时段经调整因子优化的可调节潜力历史数据的平均值，并以可调节潜力历史数据的平均值作为基准序列，基于动态时间规划调整算法计算距离矩阵，使得到的可调节潜力的随机数序列具有与可调节潜力历史数据的平均值序列相似度最大的序列，即为可调节潜力评估值。2.根据权利要求1所述的一种负荷可调节潜力评估方法，其特征在于，所述电力用户负荷调整因子的计算过程包括以下步骤：首先计算各时间段的历史平均负荷：P
a
(h)表示在时刻h平均负荷的大小，L
i
(h)表示在第i天的时刻h的实际负荷值；计算调整因子计算公式为σ(i,h)为第i日第h小时的用于修正平均负荷的调整因子；P
r
(i,h
‑
1)和P
r
(i,h
‑
2)分别为第i日第h
‑
1和h
‑
2小时的实际负荷值；P
a
(i,h
‑
1)和P
a
(i,h
‑
2)分别为与第i日第h
‑
1和h
‑
2小时对应的负荷的平均值；如果为第1小时，则采用第i
‑
1天的第23、24小时的实际负荷值进行计算；如果为第2小时，则采用第i
‑
1天的第24小时和第i日的第1小时的实际负荷值进行计算，调整因子的范围为0.8～1.2。3.根据权利要求1所述的一种负荷可调节潜力评估方法，其特征在于，所述可调节潜力的云模型向量包括每个电力用户各时段的负荷调整因子数值的期望、熵和超熵三个数字特征值与各时段的可调节潜力的数值的期望、熵和超熵三个数字特征值。4.根据权利要求3所述的一种负荷可调节潜力评估方法，其特征在于，所述可调节潜力的数值的计算过程如下式：的数值的计算过程如下式：式中，表示云模型在第i日的t时刻调整因子的随机值，通过正态分布模型生成，NORE()表示正态分布模型，为调整因子云模型向量中的一阶绝对中心距，即期望，为云模型向量中通过正态分布生成的熵与超熵的随机数，且为云模型向量中通过正态分布生成的熵与超熵的随机数，且为调整因子云模型向量中熵，为调整因子云模型向量中超熵；表示云模型在第i日的t时刻可调节潜力的随机值，通过正态...

【专利技术属性】
技术研发人员：喻洁，纪伟茜，
申请(专利权)人：东南大学，
类型：发明
国别省市：