【技术实现步骤摘要】
用电需求侧响应潜力评估方法、装置和计算机设备
[0001]本申请涉及电力
，特别是涉及一种用电需求侧响应潜力评估方法
、
装置
、
计算机设备
、
存储介质和计算机程序产品
。
技术介绍
[0002]长期以来，在“发电＝负荷”的功率平衡方程式中，人们的关注点主要在方程式左端项，发电侧已经形成较为系统化
、
精细化
、
规范化的建模方法，而方程式右端项的负荷通常被认为是一个常数
。
随着新型电力系统的建设，电动汽车
、
智能家电
、
智能楼宇
、
智能小区
、
智能交通
、
智能城市使得用户侧负荷不再是“被动”，而是具有了一定响应能力的广义负荷，为新型电力系统的调峰平衡和安全稳定运行提供了新的技术手段
。
[0003]在现有技术方案中，用户需求侧响应潜力评估方法往往针对某一类特定用户，例如针对传统被动式的用户负荷进行用户需求侧响应潜力评估，而电动汽车
、
电动汽车充电站
、
储能设备
、
储能系统
、
普通空调系统
、
制冰蓄冷空调系统
、
需求侧竞价类用户等这些用户的负荷是广义负荷，现有方案无法应对广义负荷的需求侧响应潜力评估，导致面向广义负荷需求侧响应潜力的评估精确度低
。
技术实现思路
[00...
【技术保护点】
【技术特征摘要】 【专利技术属性】
1.
一种用电需求侧响应潜力评估方法，其特征在于，包括：获取预先构建的广义负荷确定模型，所述广义负荷确定模型中定义有目标函数和至少一个约束条件，所述目标函数指示基于用电量得到实际用电效用，每一约束条件对应一个约束项，所述约束项包括用户的刚性负荷需求
、
最小连续用电时长
、
最大连续停电时长
、
用电功率
、
全天用电量
、
用电功率的改变速率
、
用户处于用电状态
、
用电曲线形状
、
或者多种用电模式下的用户用电信息中至少一项；基于所述广义负荷确定模型，获取所述实际用电效用最大时对应的目标用电量，基于所述目标用电量确定需求响应后的负荷；确定需求响应前的负荷，基于所述需求响应前的负荷和所述需求响应后的负荷对需求侧响应潜力进行评估
。2.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标函数是基于用电效用
、
用电成本和实际用电效用三者间的关系构建得到的；所述用电效用是通过关于用电量的函数进行表征的，所述用电成本包括与用电量相关的成本和与用电时段相关的成本
。3.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多种用电模式下的用户用电信息，包括以下至少一项：所述用户在各用电模式下的用电曲线的形状或者完整性，或者所述用户处于一种用电模式
。4.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述至少一个约束条件包括对所述用户的刚性负荷需求进行约束的约束条件；相应地，基于所述广义负荷确定模型，获取所述实际用电效用最大时对应的目标用电量，包括：将所述需求响应前的负荷输入所述广义负荷确定模型；基于所述需求响应前的负荷和所述约束条件，确定所述目标用电量的取值区间；基于所述目标用电量的取值区间，求解所述广义负荷确定模型，得到所述目标用电量
。5.
根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述广义负荷确定模型中包括决策变量，所述决策变量包括以下至少一项：时段数
T、
用户数
H、
用户编号
h、
时段编号
t、
π
p
、
π
s
、
π
v
、T
p
、T
s
、T
v
、
α
h
，
t
或者
v
h
，
t
；其中，所述
π
p
、
π
s
和
π
v
分别是高峰电价的集合
、
平段电价的集合
、
和低谷电价的集合，所述
T
p
、T
s
和
T
v
分别是高峰时段的集合
、
平时段的集合
、
低谷时段的集合；所述
α
h
，
t
是表征用户
h
是否从时段
t
开始用电，所述
α
h
，
t
取值为1表示所述用户
h
从时段
t
开始用电，取值为0表示所述用户
h
没有从时段
t
开始用电；所述
v
h
，
t
是表征用户
h
在时段
t
是否用电，所述
v
h
，
t
取值为1代表所述用户
h
在时段
t
处于用电状态，取值为0代表所述用户
h
在时段
t
不处于用电状态；所述
α
h
，
t
和所述
v
h
，
t
之间的逻辑关系为：
α
h
，
t
≥v
h
技术研发人员：罗敏，周尚礼，张乐平，杨劲锋，赖雨辰，郭杨运，李胜，张英楠，陈敏娜，
申请(专利权)人：南方电网数字电网研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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