一种用户需求响应容量评估方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种用户需求响应容量评估方法及装置，该方法包括：获取用户的预测基础数据，并基于预测基础数据，计算人体舒适度指数；基于人体舒适度指数，对预测基础数据进行特征提取，得到关联因素信息集；基于关联因素信息集，通过神经网络模型计算当前的需求响应基线负荷；基于需求响应基线负荷，计算用户的有效需求响应容量。采用本发明专利技术实施例，通过预测基础数据构建了人体舒适度指数，更能体现影响居民用户用电负荷的特性，再通过特征提取选择对用电负荷影响较大的因素，更能挖掘输入特征和用户用电曲线的关系，需求响应基线负荷认定更为合理，需求响应容量评估更为准确。需求响应容量评估更为准确。需求响应容量评估更为准确。

【技术实现步骤摘要】
一种用户需求响应容量评估方法及装置


[0001]本专利技术涉及电力系统自动化
，尤其涉及一种用户需求响应容量评估方法及装置。

技术介绍

[0002]新能源在电网装机中比例日益增大，其对电网灵活性调节资源需求也显著增长。用户侧需求响应是一种重要的灵活性调节资源，有助于削峰填谷降低高峰时段的电力需求、提升电网运行的稳定性和效率、增强电网消纳更多间歇性分布式能源的能力、提高电网与电力用户的互动水平，为用户提供多样化的增值服务等，得到广泛关注。当前，多个省区已启动用户侧需求响应交易，然而用户侧需求响应实际执行中，受现场条件、投资能力等因素限制，难以准确认定基线负荷，从而导致需求响应容量评估不准。

技术实现思路

[0003]本专利技术提供了一种用户需求响应容量评估方法及装置，以解决现有技术对需求响应容量评估不准的技术问题。
[0004]为了解决上述技术问题，本专利技术实施例提供了一种用户需求响应容量评估方法，包括：
[0005]获取用户的预测基础数据，并基于所述预测基础数据，计算人体舒适度指数；
[0006]基于所述人体舒适度指数，对预测基础数据进行特征提取，得到关联因素信息集；
[0007]基于所述关联因素信息集，通过神经网络模型计算当前的需求响应基线负荷；
[0008]基于所述需求响应基线负荷，计算用户的有效需求响应容量。
[0009]进一步地，所述获取用户的预测基础数据，并基于所述预测基础数据，计算人体舒适度指数，包括：
[0010]获取所述预测基础数据，并从所述预测基础数据中读取用户所在地区的各个时段气象数据；
[0011]根据所述各个时段气象数据，计算待测时段的第一身体舒适度指数和待测时段以前的第二身体舒适度指数。
[0012]进一步地，基于所述人体舒适度指数，对预测基础数据进行特征提取，得到关联因素信息集，包括：
[0013]从所述预测基础数据中读取待测时段以前的第一用电负荷数据和待测时段以前的第一气象数据；
[0014]根据所述第一身体舒适度指数、所述第二身体舒适度指数、所述第一用电负荷数据和所述第一气象数据，进行主成分分析，选取满足预设贡献率的主成分生成所述关联因素信息集。
[0015]进一步地，根据所述第一身体舒适度指数、所述第二身体舒适度指数、所述第一用电负荷数据和所述第一气象数据，进行主成分分析，选取满足预设贡献率的主成分生成所
述关联因素信息集，包括：
[0016]根据所述第一身体舒适度指数、所述第二身体舒适度指数、所述第一用电负荷数据和所述第一气象数据，生成初选信息集；
[0017]对所述初选信息集进行归一化处理，得到处理后的初选信息集；
[0018]计算所述处理后的初选信息集的相关系数矩阵，并基于所述相关系数矩阵，计算所述处理后的初选信息集的迹；
[0019]基于所述处理后的初选信息集的迹，计算所述处理后的初选信息集中各个主成分的贡献率，选取累加贡献率超过所述预设贡献率的主成分生成所述关联因素信息集。
[0020]进一步地，基于所述需求响应基线负荷，计算用户的有效需求响应容量，包括：
[0021]基于用户在各个时段内的实际用电量，计算用户在各个时段内的实际负荷；
[0022]基于所述需求响应基线负荷和所述实际负荷之间的差值，计算所述有效需求响应容量。
[0023]进一步地，基于用户在各个时段内的实际用电量，计算用户在各个时段内的实际负荷，包括：
[0024]通过计量装置获取用户在各个时段内的实际用电量；
[0025]基于所述实际用电量，计算各个时段内的用户平均负荷；所述用户平均负荷为所述实际负荷。
[0026]进一步地，于所述需求响应基线负荷和所述实际负荷之间的差值，计算所述有效需求响应容量，包括：
[0027]计算所述需求响应基线负荷和所述实际负荷之间的差值，得到用户需求响应容量；
[0028]根据所述用户需求响应容量、预设的阈值系数和预设的激励系数，计算所述有效需求响应容量。
[0029]进一步地，在基于所述关联因素信息集，通过神经网络模型计算当前的需求响应基线负荷之前，包括：
[0030]根据所述关联因素信息集，对RBF神经网络进行预训练，得到所述神经网络模型。
[0031]进一步地，根据所述关联因素信息集，对RBF神经网络进行预训练，得到所述神经网络模型，包括：
[0032]将所述关联因素信息集输入至所述RBF神经网络，以使所述RBF神经网络基于所述关联因素信息集，通过输入层、隐含层和输出层计算基线负荷预测值；
[0033]根据基线负荷预测值和预设的训练参数，确定所述RBF神经网络的神经网络结构参数；所述神经网络模型为具有所述神经网络结构参数的RBF神经网络。
[0034]另一方面，本专利技术实施例还提供了一种用户需求响应容量评估装置，包括：数据获取模块、信息集生成模块、负荷计算模块和响应容量计算模块；
[0035]其中，所述数据获取模块用于获取用户的预测基础数据，并基于所述预测基础数据，计算人体舒适度指数；
[0036]所述信息集生成模块用于基于所述人体舒适度指数，对预测基础数据进行特征提取，得到关联因素信息集；
[0037]所述负荷计算模块用于基于所述关联因素信息集，通过神经网络模型计算当前的
需求响应基线负荷；
[0038]所述响应容量计算模块用于基于所述需求响应基线负荷，计算用户的有效需求响应容量。
[0039]本专利技术通过预测基础数据构建了人体舒适度指数，更能体现影响居民用户用电负荷的特性，再通过特征提取选择对用电负荷影响较大的因素，更能挖掘输入特征和用户用电曲线的关系，因而用户的需求响应基线负荷认定更为合理，用户需求响应容量评估更为准确。
附图说明
[0040]图1为本专利技术提供的用户需求响应容量评估方法的一种实施例的流程示意图；
[0041]图2为PCA
‑
RBF神经网络结构图；
[0042]图3为本专利技术提供的用户需求响应容量评估装置的一种实施例的结构示意图。
具体实施方式
[0043]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0044]请参照图1，为本专利技术提供的用户需求响应容量评估方法的一种实施例的流程示意图，包括步骤101
‑
104，具体如下：
[0045]步骤101：获取用户的预测基础数据，并基于所述预测基础数据，计算人体舒适度指数。
[0046]在本实施例中，步骤101包括步骤1011和1012。
[0047]步骤1011：获取所述预测基础数据，并从所述预测基础数据中读本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用户需求响应容量评估方法，其特征在于，包括：获取用户的预测基础数据，并基于所述预测基础数据，计算人体舒适度指数；基于所述人体舒适度指数，对预测基础数据进行特征提取，得到关联因素信息集；基于所述关联因素信息集，通过神经网络模型计算当前的需求响应基线负荷；基于所述需求响应基线负荷，计算用户的有效需求响应容量。2.如权利要求1所述的用户需求响应容量评估方法，其特征在于，所述获取用户的预测基础数据，并基于所述预测基础数据，计算人体舒适度指数，包括：获取所述预测基础数据，并从所述预测基础数据中读取用户所在地区的各个时段气象数据；根据所述各个时段气象数据，计算待测时段的第一身体舒适度指数和待测时段以前的第二身体舒适度指数。3.如权利要求2所述的用户需求响应容量评估方法，其特征在于，基于所述人体舒适度指数，对预测基础数据进行特征提取，得到关联因素信息集，包括：从所述预测基础数据中读取待测时段以前的第一用电负荷数据和待测时段以前的第一气象数据；根据所述第一身体舒适度指数、所述第二身体舒适度指数、所述第一用电负荷数据和所述第一气象数据，进行主成分分析，选取满足预设贡献率的主成分生成所述关联因素信息集。4.如权利要求3所述的用户需求响应容量评估方法，其特征在于，根据所述第一身体舒适度指数、所述第二身体舒适度指数、所述第一用电负荷数据和所述第一气象数据，进行主成分分析，选取满足预设贡献率的主成分生成所述关联因素信息集，包括：根据所述第一身体舒适度指数、所述第二身体舒适度指数、所述第一用电负荷数据和所述第一气象数据，生成初选信息集；对所述初选信息集进行归一化处理，得到处理后的初选信息集；计算所述处理后的初选信息集的相关系数矩阵，并基于所述相关系数矩阵，计算所述处理后的初选信息集的迹；基于所述处理后的初选信息集的迹，计算所述处理后的初选信息集中各个主成分的贡献率，选取累加贡献率超过所述预设贡献率的主成分生成所述关联因素信息集。5.如权利要求1所述的用户需求响应容量评估方法，其特征在于，基于所述需求响应基线负荷，计算用户的有效需求响应容量，包括：基于用户在各个时段内的实际用电量，计算用户在各个时段内的...

【专利技术属性】
技术研发人员：李欢欢，陈敏，高宜凡，程章颖，陈露，叶良标，吴育青，陈显超，李耀芳，李超，
申请(专利权)人：广东电网有限责任公司电力调度控制中心，
类型：发明
国别省市：