负荷聚合商的需求响应潜力评估方法、装置、设备及介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及一种负荷聚合商的需求响应潜力评估方法、装置、设备及介质，所述方法包括确定目标负荷，计算目标负荷的负荷削减量；负荷削减量为预测负荷与实际负荷之差；基于负荷削减量及预获取的电价弹性系数和分级价格弹性系数分析用户在各个时段的用电行为习惯；根据用户在各个时段的用电行为习惯，建立精细化需求响应模型；以激励强度由小至大将精细化需求响应模型分为死区、线性区和饱和区，根据死区、线性区和饱和区的用户响应特性构建需求响应潜力评估模型。本发明专利技术在充分考虑需求响应管理下，得到不同行业不同用户不同时段的负荷弹性和曲线，准确预测并降低需求侧成本，提高负荷聚合商的整体收益。聚合商的整体收益。聚合商的整体收益。

【技术实现步骤摘要】
负荷聚合商的需求响应潜力评估方法、装置、设备及介质


[0001]本专利技术属于电力市场
，具体涉及一种负荷聚合商的需求响应潜力评估方法、装置、设备及介质。

技术介绍

[0002]在电力市场持续深化改革的背景下，新能源发展如火如荼。积极探索电力系统转型，将源网侧与荷储侧多能互补，努力搭建智能电网成了时代的召唤。由于分布式能源和分布式储能天然的不稳定性，比如光伏发电受光照影响巨大，而光照强度随昼夜和天气波动较大，它们的并网，对电力系统的稳定可靠提出了更高的要求。因此，“虚拟电厂”的概念逐渐萌芽，需求响应逐渐壮大，得以作为可调节资源参与到电力系统的调度运行当中。随着需求侧可控负荷不断被引入，电能供给模式由传统的“供随需动”转向源荷双向互动，负荷聚合商应运而生。在电力市场中，负荷聚合商可以是代理商去响应用户的资源，也可以是售电商去满足用户的用电需求，其作为需求响应的重要参与者，连接着散户与批发市场，核心竞争力之一便是对可调负荷资源的聚合及挖掘能力。在满足电力系统稳定的前提下追求经济利益最大化是最本质的追求。负荷运行模式的优化以及提升响应潜力的方法，有助于提升负荷聚合商整体经济性，促进虚拟电厂的发展以及提升需求侧响应能力。
[0003]相关技术中，以经济利益最大化为目标，进行了相关分析。一般分为两大类：基于价格的需求响应以及基于激励的需求响应。例如综合评价的方式，通过用户用电数据得到响应潜力评级，但其受主观因素影响较大；将消费者心理学运用到建模中，或采用需求价格弹性来反映电价变化对于用户响应特性影响，此两种方法都基于确定的用户响应特性，但实际用户响应是模糊且随机的，除此之外也应当对行业共性和用户个性进行区分。现有的模型往往以结合传统随机优化，鲁棒优化，聚类分析的方式建立，这些方式相对简便但准确性不高，导致负荷聚合商整体收益难以达到最大化。

技术实现思路

[0004]有鉴于此，本专利技术的目的在于克服现有技术的不足，提供一种负荷聚合商的需求响应潜力评估方法、装置、设备及介质，以解决现有技术中负荷聚合商整体收益难以达到最大化的问题。
[0005]为实现以上目的，本专利技术采用如下技术方案：一种负荷聚合商的需求响应潜力评估方法，包括：
[0006]确定目标负荷，计算所述目标负荷的负荷削减量；所述负荷削减量为预测负荷与实际负荷之差；
[0007]基于所述负荷削减量及预获取的电价弹性系数和分级价格弹性系数分析用户在各个时段的用电行为习惯；
[0008]根据所述用户在各个时段的用电行为习惯，建立精细化需求响应模型；
[0009]以激励强度由小至大将所述精细化需求响应模型分为死区、线性区和饱和区，根
据所述死区、线性区和饱和区的用户响应特性构建需求响应潜力评估模型。
[0010]进一步的，所述确定目标负荷，包括：
[0011]将需求响应型负荷分为基础负荷、可调负荷和电动汽车负荷；
[0012]根据用户负荷类型确定目标负荷。
[0013]进一步的，所述根据所述用户在各个时段的用电行为习惯，建立精细化需求响应模型，包括：
[0014]根据用户各个时段的用电行为习惯，确定相邻时刻的电价和电量；
[0015]采用余弦相似度算法通过相邻时刻的电价和电量计算电价敏感度；将所述电价敏感度作为精细化需求响应模型。
[0016]进一步的，所述以激励强度由小至大将所述精细化需求响应模型分为死区、线性区和饱和区，包括：
[0017]对线性区响应特性建立二次函数，并确定死区极值点坐标、饱和区极值点坐标；
[0018]将所述死区极值点坐标、饱和区极值点坐标代入所述二次函数，得到线性区响应特性曲线。
[0019]进一步的，所述线性区响应特性曲线，为
[0020][0021]其中，r1、r2、r3均为确定参数，r1为死区极值点横坐标，r2为饱和区极值点横坐标，r3为饱和区极值点纵坐标；r4为随机参数。
[0022]进一步的，采用以下方式采用小二乘法映射用户需求响应的关键参数与用电曲线成分的关系，
[0023][0024]其中，b代表主成分系数；U
j
代表提取出的第j个用电曲线的主成分；n代表用电曲线主成分数量；a
ij
代表第j个主成分构成中第i个指标的系数；x
i
代表第i个指标的取值。
[0025]进一步的，根据均值与方差确定随机参数，
[0026][0027]其中，和分别为行业内一般电力用户满足的均值和方差基准值，和分别为和的误差量；和则分别为和的均值和方差模糊值；
[0028]其中，所述均值为所述随机参数的基准值，所述方差模糊值为所述随机参数的模糊值。
[0029]本申请实施例提供一种负荷聚合商的需求响应潜力评估装置，包括：
[0030]计算模块，用于确定目标负荷，计算所述目标负荷的负荷削减量；所述负荷削减量为预测负荷与实际负荷之差；
[0031]分析模块，用于基于所述负荷削减量及预获取的电价弹性系数和分级价格弹性系数分析用户在各个时段的用电行为习惯；
[0032]建立模块，用于根据所述用户在各个时段的用电行为习惯，建立精细化需求响应模型；
[0033]构建模块，用于以激励强度由小至大将所述精细化需求响应模型分为死区、线性区和饱和区，根据所述死区、线性区和饱和区的用户响应特性构建需求响应潜力评估模型。
[0034]本申请实施例提供一种计算机设备，包括：存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行上述任一项负荷聚合商的需求响应潜力评估方法的步骤。
[0035]本申请实施例还提供一种计算机存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行上述任一项负荷聚合商的需求响应潜力评估方法的步骤。
[0036]本专利技术采用以上技术方案，能够达到的有益效果包括：
[0037]本专利技术提供一种负荷聚合商的需求响应潜力评估方法、装置、设备及介质，本申请通过对居民用户需求响应的常见场景进行分时分类，确定目标负荷，引入电价弹性系数和分级价格弹性系数来解析用户分时用电行为习惯；建立精细化需求响应模型，以消费心理学为基础把模型分为死区，线性区，饱和区三个区域；采集试点用户响应数据、死区和饱和区的拐点，计算其随机参数均值和方差；通过DRO模型得到行业共性和用户个性参数，最终得到一般用户“死区+线性区+饱和区”的响应特性模型。本专利技术在充分考虑需求响应管理下，得到不同行业不同用户不同时段的负荷弹性和曲线，准确预测并降低需求侧成本，提高负荷聚合商的整体收益。
附图说明
[0038]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种负荷聚合商的需求响应潜力评估方法，其特征在于，包括：确定目标负荷，计算所述目标负荷的负荷削减量；所述负荷削减量为预测负荷与实际负荷之差；基于所述负荷削减量及预获取的电价弹性系数和分级价格弹性系数分析用户在各个时段的用电行为习惯；根据所述用户在各个时段的用电行为习惯，建立精细化需求响应模型；以激励强度由小至大将所述精细化需求响应模型分为死区、线性区和饱和区，根据所述死区、线性区和饱和区的用户响应特性构建需求响应潜力评估模型。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定目标负荷，包括：将需求响应型负荷分为基础负荷、可调负荷和电动汽车负荷；根据用户负荷类型确定目标负荷。3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述根据所述用户在各个时段的用电行为习惯，建立精细化需求响应模型，包括：根据用户各个时段的用电行为习惯，确定相邻时刻的电价和电量；采用余弦相似度算法通过相邻时刻的电价和电量计算电价敏感度；将所述电价敏感度作为精细化需求响应模型。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述以激励强度由小至大将所述精细化需求响应模型分为死区、线性区和饱和区，包括：对线性区响应特性建立二次函数，并确定死区极值点坐标、饱和区极值点坐标；将所述死区极值点坐标、饱和区极值点坐标代入所述二次函数，得到线性区响应特性曲线。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述线性区响应特性曲线，为其中，r1、r2、r3均为确定参数，r1为死区极值点横坐标，r2为饱和区极值点横坐标，r3为饱和区极值点纵坐标；r4为随机参数。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，采用以下方式采用小二乘法映射用户需求响应的关...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨舟，高武东，舒适，李捷，覃及翠，陈羿宇，潘俊涛，韦杏秋，蒋雯倩，李金瑾，
申请(专利权)人：广西电网有限责任公司，
类型：发明
国别省市：