一种考虑电力需求响应的居民用户可调节潜力分析预测方法技术

本发明专利技术属于电力系统需求侧管理的技术领域，具体为一种考虑电力需求响应的居民用户可调节潜力分析预测方法，通过对拟评估区域进行全面调查、对调查结果进行数据分析、设计评估场景和关键性假设以及计算用户需求响应潜力四个步骤，实现对居民用户的可调节潜力评估分析和预测。有利于优化资源配置，提升需求响应效果，从而进一步促进需求响应的推广与发展。从而进一步促进需求响应的推广与发展。

【技术实现步骤摘要】
一种考虑电力需求响应的居民用户可调节潜力分析预测方法


[0001]本专利技术专利设计一种考虑电力需求响应的居民用户可调节潜力分析预测方法。

技术介绍

[0002]随着我国经济和科技领域的不断发展，用电负荷的种类和能耗都在日渐增长，同时，我国正大力推进碳达峰和碳中和目标的实现，在此背景下，需求响应技术成为解决当前电力峰谷差大和电网稳定性面临挑战的重要技术手段。然而现阶段，需求响应的推进也正处于发展阶段，用户对于需求响应的接纳程度有待提升。在这种情况下，针对不同类型用户负荷的可调节潜力进行有效评估分析和预测，有助于合理分配需求响应任务，优化资源配置，挖掘并激发用户的需求响应潜力。能够进一步扩大需求响应规模，提升需求响应效果。
[0003]现有研究在负荷聚合和用户行为特征分析方面比较深入，对于指定类型用户负荷的可调节潜力分析研究大都集中在大型工商业用户上，对于居民用户负荷的可调节潜力分析研究较少，正处在起步和发展阶段。

技术实现思路

[0004]本专利技术采用如下的技术方案：
[0005]1、一种考虑电力需求响应的居民用户可调节潜力分析预测方法，其特征在于，包括如下步骤：
[0006]步骤1：对拟评估居民用户区域的用电信息进行全面调查；
[0007]步骤2：对用电信息调查结果进行数据分析；
[0008]步骤3：设计评估场景和关键性假设；
[0009]步骤4：计算居民用户需求响应潜力。
[0010]2、根据步骤1所述的考虑电力需求响应的居民用户可调节潜力分析预测方法，其特征在于，所述步骤1中，用电信息调查包括：
[0011]2.1、不同类型负荷用电特征；
[0012]2.2、该区域电价；
[0013]2.3、当前需求响应实施情况。
[0014]3、根据步骤1所述的考虑电力需求响应的居民用户可调节潜力分析预测方法，其特征在于，所述步骤2中，对用电信息调查结果进行数据分析包括：
[0015]3.1、在执行需求响应项目之前评估单个典型用户的峰值负载；
[0016]3.2、确定需求响应方案的适应群体和类型；
[0017]3.3、获取价格弹性系数和典型可削减负荷信息。
[0018]4、根据步骤3所述的考虑电力需求响应的居民用户可调节潜力分析预测方法，其特征在于，所述步骤3.1中：
[0019]4.1、整个评估过程分为：当年平均峰值负荷估算和未来几年增长率预测；
[0020]4.2、选择典型客户的原则是，在一年内系统最大负载天数的10～15天内，该客户
的最大负载约等于总峰值负载与该类客户数量之比。
[0021]5、根据步骤4所述的考虑电力需求响应的居民用户可调节潜力分析预测方法，其特征在于，所述步骤4.1中：
[0022]5.1、整个区域的电力负荷峰值和峰值负荷增长率可以从当地调度中心获得；
[0023]5.2、典型用户的电力负荷峰值和峰值负荷增长率的预测要等到分析负荷形态和总用电量后可以得到。
[0024]6、根据步骤1所述的考虑电力需求响应的居民用户可调节潜力分析预测方法，其特征在于，所述步骤3中，设计评估场景和关键性假设包括：
[0025]6.1、基于需求响应发展的未来前景，设定需求响应发展阶段，假设需求响应发展经历三个阶段，即初步市场情景、成长市场情景和成熟市场情景；
[0026]6.2、设定需求响应参与用户以及居民用户参与率等关键性指标参数。
[0027]表1不同场景下的关键性假设
[0028][0029]7、根据步骤1所述的考虑电力需求响应的居民用户可调节潜力分析预测方法，其特征在于，所述步骤4中，计算用户需求响应潜力包括：
[0030]7.1、评估执行需求响应项目后单个典型用户峰值负荷的数量变化；
[0031]7.2、评估用户数量和参与比例，通过自下而上汇总单个用户的潜力，得到整个区域的需求响应潜力评估分析。
[0032]8、根据步骤7所述的考虑电力需求响应的居民用户可调节潜力分析预测方法，其特征在于，所述步骤7.1中，需求响应项目后单个典型用户峰值负荷的评估方法可分为：
[0033]8.1、基于价格的需求响应潜力评估；
[0034]8.2、基于激励的需求响应潜力评估。
[0035]9、根据步骤8所述的的考虑电力需求响应的居民用户可调节潜力分析预测方法，其特征在于，所述步骤8.1中，价格型需求响应的峰值削减量潜力评估如下：
[0036]9.1、在第i阶段，平均价格和总电量Q
i
可表示为：
[0037][0038]Q
i
＝Q
pi
+Q
fi
+Q
vi
[0039]式中，S
pi
表示第
i
阶段中用电高峰时期的售电收入，Q
pi
表示第
i
阶段中用电高峰时期的售电量；S
vi
表示用电低谷时期的售电收入，Q
vi
表示用电低谷时期的售电量；S
fi
表示正常用电时期(既不处于用电高峰时期，也非用电低谷时期)的售电收入，Q
fi
表示正常用电时期的售电量。
[0040]9.2、分时电价弹性系数计算如下：
[0041][0042]式中，σ为分时电价弹性系数，Q
i2
和分别表示评估年度使用分时电价的第一个月的电量和平均电价；Q
i1
和分别表示基准年使用分时电价的第一个月的电量和平均电价。
[0043]9.3、单个用户参与价格型需求响应时，可调节负荷削减潜力可表达为：
[0044][0045]其中，ΔP
dr
表示表示需求响应的可调节负荷削减量，P
peak
表示进行需求响应前的居民峰值负荷(kW或MW)，σ表示价格弹性系数，为未进行需求响应时的平均电价，为需求响应过程中的平均电价。
[0046]10、根据步骤8所述的的考虑电力需求响应的居民用户可调节潜力分析预测方法，其特征在于，所述步骤8.2中，激励型需求响应的峰值削减量公式定义如下：
[0047]y＝ax1+bx2+c
[0048]这里的y表示要预测的负荷削减量，x1和x2分别表示峰值负荷和补偿价格，a，b，c是多元线性回归模型中需要评估的系数。
[0049]本专利技术具有以下效果：
[0050]1、通过分析典型用户负荷形态和用电情况，实现了对执行需求响应项目之前的单个典型用户的峰值负载评估；
[0051]2、通过执行基于价格和基于激励两种类型的需求响应潜力评估，实现了对需求响应后单个典型用户峰值负荷的评估预测和分析；
[0052]3、通过对拟评估区域进行全面调查、对调查结果进行数据分析、设计评估场景和关键性假设和计算用户需求响应潜力4个步骤，实现对居民用户可调节潜力的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种考虑电力需求响应的居民用户可调节潜力分析预测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：对拟评估居民用户区域的用电信息进行全面调查；步骤2：对用电信息调查结果进行数据分析；步骤3：设计评估场景和关键性假设；步骤4：计算居民用户需求响应潜力。2.根据权利要求1所述的考虑电力需求响应的居民用户可调节潜力分析预测方法，其特征在于，所述步骤1中，用电信息调查包括：2.1、不同类型负荷用电特征；2.2、该区域电价；2.3、当前需求响应实施情况。3.根据权利要求1所述的考虑电力需求响应的居民用户可调节潜力分析预测方法，其特征在于，所述步骤2中，对用电信息调查结果进行数据分析包括：3.1、在执行需求响应项目之前评估单个典型用户的峰值负载；3.2、确定需求响应方案的适应群体和类型；3.3、获取价格弹性系数和典型可削减负荷信息。4.根据权利要求3所述的考虑电力需求响应的居民用户可调节潜力分析预测方法，其特征在于，所述步骤3.1中：4.1、整个评估过程分为：当年平均峰值负荷估算和未来几年增长率预测；4.2、选择典型客户的原则是，在一年内系统最大负载天数的10～15天内，该客户的最大负载约等于总峰值负载与该类客户数量之比。5.根据权利要求4所述的考虑电力需求响应的居民用户可调节潜力分析预测方法，其特征在于，所述步骤4.1中：5.1、整个区域的电力负荷峰值和峰值负荷增长率可以从当地调度中心获得；5.2、典型用户的电力负荷峰值和峰值负荷增长率的预测要等到分析负荷形态和总用电量后可以得到。6.根据权利要求1所述的考虑电力需求响应的居民用户可调节潜力分析预测方法，其特征在于，所述步骤3中，设计评估场景和关键性假设包括：6.1、基于需求响应发展的未来前景，设定需求响应发展阶段，假设需求响应发展经历三个阶段，即初步市场情景、成长市场情景和成熟市场情景；6.2、设定需求响应参与用户以及居民用户参与率等关键性指标参数。表1 不同场景下的关键性假设7.根据权利要求1所述的考虑电力需求响应的居民用户可调节潜力分析预测方法，其特征在于，所述步骤4中，计算用户需求响应潜力包括：7.1、评估执行需求响应项目后单个典型用户峰值负荷的数量变化；
7.2、评估用户数量和参与比例，通过自下而上汇总单个用户的潜力，得到...

【专利技术属性】
技术研发人员：田旭，张桂红，张祥成，刘飞，刘联涛，白左霞，彭飞，李积泰，车琰瑛，张君，范瑞铭，梁国勇，权慧娟，王京菊，魏吟娬，白雪峰，李彬，
申请(专利权)人：华北电力大学，
类型：发明
国别省市：