一种基于动态聚合响应的典型用户可调负荷及潜力模型制造技术

本发明专利技术涉及一种基于动态聚合响应的典型用户可调负荷及潜力模型，模型构建包括以下步骤：步骤1：典型用户响应潜力分析；步骤2：典型用户可调节负荷特性分析及潜力建模；本发明专利技术具有构建动态聚合特性拟合模型、构建动态需求响应资源功率调节模型、构建资源响应弹性及参与度模型的优点。度模型的优点。度模型的优点。

【技术实现步骤摘要】
一种基于动态聚合响应的典型用户可调负荷及潜力模型


[0001]本专利技术属于用户负荷潜力
，具体涉及一种基于动态聚合响应的典型用户可调负荷及潜力模型。

技术介绍

[0002]在可调潜力分析方面，近年来，电网公司开展了大量负荷调节和源网荷互动的实践，验证了需求响应的显著作用；但伴随着中国城镇化进程加快带来的温控负荷、电动汽车、客户侧储能等弹性负荷资源的快速增长给电网的平衡带来挑战；目前参与互动的负荷资源种类较为单一，主要是空调负荷以及工业用户的可中断负荷，储能、电动汽车等电网友好性资源尚未开展规模化应用，而且现有的调节手段应用场景有限局限于季节性调峰及特高压故障后的负荷快速控制，不能随时应对大规模清洁能源波动，提升电网运行效率；因此，提供一种构建动态聚合特性拟合模型、构建动态需求响应资源功率调节模型、构建资源响应弹性及参与度模型的一种基于动态聚合响应的典型用户可调负荷及潜力模型是非常有必要的。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的是为了克服现有技术的不足，而提供一种构建动态聚合特性拟合模型、构建动态需求响应资源功率调节模型、构建资源响应弹性及参与度模型的一种基于动态聚合响应的典型用户可调负荷及潜力模型。
[0004]本专利技术的目的是这样实现的：一种基于动态聚合响应的典型用户可调负荷及潜力模型，所述的模型构建包括以下步骤：
[0005]步骤1：典型用户响应潜力分析；
[0006]步骤2：典型用户可调节负荷特性分析及潜力建模。
[0007]述的步骤1中的典型用户响应潜力分析具体包括以下步骤：
[0008]步骤1.1：居民温控负荷响应特性及聚合分析；
[0009]步骤1.2：计及环境因素和激励机制的响应潜力分析。
[0010]所述的步骤1.1中居民温控负荷响应特性及聚合分析具体为：由于大量空调负荷聚合时各自的参数分布及工作状态均具有随机性，因此，采用蒙特卡洛模拟法实现多台参数分布不均匀的空调负荷聚合；根据中心极限定律，参与聚合的空调数目N决定蒙特卡洛模拟的精确度，且误差随着N的增大而减小；即在参与聚合的空调台数N足够大的场景下，蒙特卡洛法聚合所得的结果误差近似为零，精确度极高。
[0011]所述的步骤1.2中的计及环境因素和激励机制的响应潜力分析具体为：针对动态需求响应资源的聚合问题，采用基于机器学习的聚合特性预测模型，网络结构如图3所示，在该预测模型中，输入气象数据、设备规模、激励策略一维数据，在放入卷积神经网络进行训练前，对这些数据进行数据预处理，删除重复信息、噪声数据，保持数据的一致性并将其归一化；之后，把清洗完的数据放入VGG16网络进行训练，该网络以较深的网络结构，较小的
卷积核和池化采样域，使得其能够在获得更多特征信息的同时控制参数的个数，避免过多的计算量以及过于复杂的结构；在完成前向传播和反向传播后，模型对聚合特性中的上升动态时间、下降动态时间、延迟时间、功率恢复时间进行预测。
[0012]所述的步骤2中的典型用户可调节负荷特性分析及潜力建模具体包括以下步骤：
[0013]步骤2.1：构建负荷资源容量普查及动态可调负荷潜力资源池；
[0014]步骤2.2：多场景用户负荷特性建模及调节潜力分析。
[0015]所述的步骤2.1中的构建负荷资源容量普查及动态可调负荷潜力资源池具体包括以下步骤：
[0016]步骤2.11：构建工业可调节负荷资源普查后台管理分析系统；
[0017]步骤2.12：构建可调节负荷资源池及容量核证平台。
[0018]所述的步骤2.2中的多场景用户负荷特性建模及调节潜力分析选取钢铁行业采用基于生产运作与电力需求响应耦合模型的潜力测算方法，具体包括以下步骤：
[0019]步骤2.21：模型设计：热轧批量计划问题可以归纳为排队组合优化问题，假设要将n块板坯安排到m个轧制单元中，将每个轧制单元视为一个车间调度工序的计划，则问题求解目标为确定m条路径(m个轧制单元)使得调度计划累积的总成本最小(n个轧制单元中相邻板坯间宽度、厚度、硬度跳变所引起的总惩罚值最小)；
[0020]步骤2.22：目标函数：最小化相邻板坯间惩罚值的热轧批量计划问题的优化目标函数为：式中，N＝{1,2,3,...,n}为板坯库中的板坯序号集合,n为板坯数；M＝{1,2,3,...,m}为轧制单元序号集合，m为轧制单元数；P
ij
为相邻板坯因宽度、厚度、硬度跳变引起的惩罚值，度、硬度跳变引起的惩罚值，分别为相邻板坯i和j的宽度、厚度、硬度跳变惩罚值；
[0021]步骤2.23：约束条件：受轧机能力和生产工艺约束，须同时满足以下约束条件：步骤2.23：约束条件：受轧机能力和生产工艺约束，须同时满足以下约束条件：式中，l
i
为第i个板坯的轧制长度，i∈N；L为轧制单元内板坯连续轧制长度下限值；U为轧制单元内板坯连续轧制长度上限值；R为轧制单元内相同宽度板坯连续轧制长度上限值；分别为决策变量，分别为决策变量，约束条件(2)
‑
(3)限定轧制单元内板坯次序；条件(4)限定每个板坯仅能分配到一个轧制单元中；条件(5)为轧制单元内连续轧制相同宽度板坯的轧制长度限制；条件(6)表示轧制单元内板坯轧制长度上下限值；
[0022]步骤2.23：热轧过程的负荷转移重调度：即根据电价合理安排轧制单元次序和生产时间，轧制单元生产一经启动则无法终止，如果跨电价区段生产则须分段计费，面向经济
负荷调度最小化用电成本，则目标函数为：式中，T＝{1,2,...,t}为电价时段集合，t为一个电价费率周期划分的电价时段个数；π
k
为电价时段k的电价，k∈T；W
i
为第i板坯的轧制能耗预测值，i∈N；为确定板坯i的生产加工时间与电价区段j关系的变量，为0
‑
1决策变量，用于表示板坯i生产所处的时间段，由于生产订单的时间约束，优化上述目标时同时还满足的约束条件为：式中，p
i
为板坯i轧制过程的生产耗时，i∈N；v
i
为轧制单元i的生产等待时间，i∈M；T
s
为生产调度周期的时长；该约束条件限定所有轧制单元的累计生产等待时间在生产能力裕量范围内，取值的具体判定与板坯调度次序、轧制单元待产时间均相关；
[0023]步骤2.34：热轧负荷计划编制与电力需求响应一体化调度集成的优化：为实现避峰生产，分时电价下负荷调度原则是尽量保证高生产负荷安排在低电价时段生产，以及将允许的生产空闲等待时间安排在高电价时段，通过错峰或避峰方式实现经济负荷调度，分时电价下热轧负荷最优调度问题的优化目标为：式中，f1为热轧批量计划常规优化目标，表示最小化相邻板坯间规格尺寸跳变产生的惩罚值；式中，f2表示最小化轧制生产过程中的用电成本和订单延迟交付的违约成本；c
t
为板坯延迟交付的违约成本；可进一步表示为：式中，ts
i
为板坯i轧制过程所需的时间；表本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于动态聚合响应的典型用户可调负荷及潜力模型，其特征在于：所述的模型构建包括以下步骤：步骤1：典型用户响应潜力分析；步骤2：典型用户可调节负荷特性分析及潜力建模。2.如权利要求1所述的一种基于动态聚合响应的典型用户可调负荷及潜力模型，其特征在于：所述的步骤1中的典型用户响应潜力分析具体包括以下步骤：步骤1.1：居民温控负荷响应特性及聚合分析；步骤1.2：计及环境因素和激励机制的响应潜力分析。3.如权利要求2所述的一种基于动态聚合响应的典型用户可调负荷及潜力模型，其特征在于：所述的步骤1.1中居民温控负荷响应特性及聚合分析具体为：由于大量空调负荷聚合时各自的参数分布及工作状态均具有随机性，因此，采用蒙特卡洛模拟法实现多台参数分布不均匀的空调负荷聚合；根据中心极限定律，参与聚合的空调数目N决定蒙特卡洛模拟的精确度，且误差随着N的增大而减小；即在参与聚合的空调台数N足够大的场景下，蒙特卡洛法聚合所得的结果误差近似为零，精确度极高。4.如权利要求2所述的一种基于动态聚合响应的典型用户可调负荷及潜力模型，其特征在于：所述的步骤1.2中的计及环境因素和激励机制的响应潜力分析具体为：针对动态需求响应资源的聚合问题，采用基于机器学习的聚合特性预测模型，在该预测模型中，输入气象数据、设备规模、激励策略一维数据，在放入卷积神经网络进行训练前，对这些数据进行数据预处理，删除重复信息、噪声数据，保持数据的一致性并将其归一化；之后，把清洗完的数据放入VGG16网络进行训练，该网络以较深的网络结构，较小的卷积核和池化采样域，使得其能够在获得更多特征信息的同时控制参数的个数，避免过多的计算量以及过于复杂的结构；在完成前向传播和反向传播后，模型对聚合特性中的上升动态时间、下降动态时间、延迟时间、功率恢复时间进行预测。5.如权利要求1所述的一种基于动态聚合响应的典型用户可调负荷及潜力模型，其特征在于：所述的步骤2中的典型用户可调节负荷特性分析及潜力建模具体包括以下步骤：步骤2.1：构建负荷资源容量普查及动态可调负荷潜力资源池；步骤2.2：多场景用户负荷特性建模及调节潜力分析。6.如权利要求5所述的一种基于动态聚合响应的典型用户可调负荷及潜力模型，其特征在于：所述的步骤2.1中的构建负荷资源容量普查及动态可调负荷潜力资源池具体包括以下步骤：步骤2.11：构建工业可调节负荷资源普查后台管理分析系统；步骤2.12：构建可调节负荷资源池及容量核证平台。7.如权利要求5所述的一种基于动态聚合响应的典型用户可调负荷及潜力模型，其特征在于：所述的步骤2.2中的多场景用户负荷特性建模及调节潜力分析选取钢铁行业采用基于生产运作与电力需求响应耦合模型的潜力测算方法，具体包括以下步骤：步骤2.21：模型设计：热轧批量计划问题可以归纳为排队组合优化问题，假设要将n块板坯安排到m个轧制单元中，将每个轧制单元视为一个车间调度工序的计划，则问题求解目标为确定m条路径使得调度计划累积的总成本最小；步骤2.22：目标函数：最小化相邻板坯间惩罚值的热轧批量计划问题的优化目标函数
为：式中，N＝{1,2,3,...,n}为板坯库中的板坯序号集合,n为板坯数；M＝{1,2,3,...,m}为轧制单元序号集合，m为轧制单元数；P
ij
为相邻板坯因宽度、厚度、硬度跳变引起的惩罚值，分别为相邻板坯i和j的宽度、厚度、硬度跳变惩罚值；步骤2.23：约束条件：受轧机能力和生产工艺约束，须同时满足以下约束条件：步骤2.23：约束条件：受轧机能力和生产工艺约束，须同时满足以下约束条件：式中，l
i
为第i个板坯的轧制长度，i∈N；L为轧制单元内板坯连续轧制长度下限值；U为轧制单元内板坯连续轧制长度上限值；R为轧制单元内相同宽度板坯连续轧制长度上限值；分别为决策变量，分别为决策变量，约束条件(2)
‑
(3)限定轧制单元内板坯次序；条件(4)限定每个板坯仅能分配到一个轧制单元中；条件(5)为轧制单元内连续轧制相同宽度板坯的轧制长度限制；条件(6)表示轧制单元内板坯轧制长度上下限值；步骤2.23：热轧过程的负荷转移重调度：即根据电价合理安排轧制单元次序和...

【专利技术属性】
技术研发人员：王锐，宋晓凯，俎洋辉，郭建宇，王文豪，陈上吉，李锰，王洋，刘洋，林烽，郭新志，李斐，
申请(专利权)人：国网河南省电力公司经济技术研究院，
类型：发明
国别省市：