【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于电气自动化领域，具体涉及一种考虑居民用电响应的居民分时电价设计方法及系统。
技术介绍
1、随着经济技术的发展和人们生活水平的提高，电能已经成为了人们生产和生活中必不可少的二次能源，给人们的生产和生活带来了无尽的便利。因此，保障电能的稳定可靠供应，就成为了电力系统最重要的任务之一。
2、目前，随着居民家用电负荷的增大，电力系统的用电峰谷差呈现越来越大的趋势，给电力系统的稳定可靠运行带来了极大的挑战，同时也给电力系统的新能源消纳带来了极大的影响。因此，调节电力系统的峰谷差，已经成为了电力系统的重要研究内容之一。
3、通过新建抽水蓄能电站、增加新型储能系统等方式，虽然能够在一定程度上缓解电力系统峰谷差较大的压力，但是这类方案的成本较高，而且周期较长。通过居民分时电价的设计，能够引导电力用户，特别是居民用户尽量在高峰时段相对少的用电、在低谷时段相对多的用电，从而保障电力系统的安全稳定运行，从而提升电力系统整体的效率。
4、但是，目前的居民分时电价设计方案，依旧采用的是较为粗放的设计方案，即根据居民的负荷时段，简单的将负荷时段划分为高峰时段、平缓时段和低谷时段，然后分别针对各个时段，简单的将高峰时段的电价按照百分比提高，将低谷时段的电价按照百分比降低。但是，现有的这类居民电价设计方案，极为简单而且主观性强，同时缺乏客观的科学依据；因此现有的电价设计方案，在削峰填谷方面的效果并不明显。
技术实现思路
1、本专利技术的目的之一在于提供一种可靠性高
2、本专利技术的目的之二在于提供一种实现所述考虑居民用电响应的居民分时电价设计方法的系统。
3、本专利技术提供的这种考虑居民用电响应的居民分时电价设计方法，包括如下步骤：
4、s1.获取目标电力系统的居民用电负荷历史数据；
5、s2.对步骤s1获取的数据信息进行聚类分析，从而划分目标电力系统的高峰时段、平缓时段和低谷时段；
6、s3.根据步骤s2划分的时段，基于双对数模型，建立目标电力系统居民用电特性的对数相对变量模型；
7、s4.根据步骤s1获取的数据信息和步骤s3得到的模型，计算划分时段内目标电力系统的居民用电特性参数；
8、s5.根据步骤s4得到的居民用电特性参数，计算得到居民在各时段的电力需求价格弹性参数；
9、s6.根据步骤s5得到的参数信息，以电力系统收益不变为原则，建立居民用户电力需求响应模型，从而估算用电价格变化后居民在高峰时段和低谷时段的用电量；
10、s7.根据步骤s6得到的用电量信息，生成若干居民分时电价初始方案；
11、s8.以年负荷特性、典型负荷日、典型负荷日的离差平方和和峰谷差率为评价指标，对步骤s7生成的初始方案进行筛选，得到最终的考虑居民用电响应的居民分时电价方案。
12、步骤s1所述的获取目标电力系统的居民用电负荷历史数据，具体包括如下步骤：
13、以一天24个小时为一个调度周期，将调度周期划分为若干个时段，收集目标电力系统的居民用电负荷数据，绘制居民用电负荷曲线；
14、各个时段的平均负荷l表示为l＝{l1,l2,...,lnnn}，其中lnnn为第nnn个时段的平均负荷。
15、步骤s2所述的对步骤s1获取的数据信息进行聚类分析，从而划分目标电力系统的高峰时段、平缓时段和低谷时段，具体包括如下步骤：
16、对步骤s1获取的数据信息，采用层次聚类算法进行聚类分析，从而划分目标电力系统中居民用电的高峰时段、平缓时段和低谷时段。
17、步骤s3所述的根据步骤s2划分的时段，基于双对数模型，建立目标电力系统居民用电特性的对数相对变量模型，具体包括如下步骤：
18、采用如下算式表示双对数模型：
19、
20、式中qit为第i个居民用户在第t日的全天用电量；βit为第i个居民用户在第t日的电费相对于全天用电量的价格弹性系数；pit为第i个居民用户在第t日的电价；tept为第t日的温度；uit为第i个居民用户在第t日的纯粹随机变动；k为电费计费总天数；
21、基于居民相对用电量与电价的关系，得到如下模型：
22、ln y＝a+b*ln x+c*ln z
23、式中y为相对电量；x为相对电价；z为相对温度；a为第一待估参数；b为第二待估参数；c为第三待估参数。
24、步骤s4所述的根据步骤s1获取的数据信息和步骤s3得到的模型，计算划分时段内目标电力系统的居民用电特性参数，具体包括如下步骤：
25、高峰时段的相对变量模型为：
26、ln(qf/qa)＝a1+b1*ln(pf/paf)+c1*ln(tf/ta)
27、平缓时段的相对变量模型为：
28、ln(qp/qa)＝a2+b2*ln(pp/pap)+c2*ln(tp/ta)
29、低谷时段的相对变量模型为：
30、ln(qg/qa)＝a3+b3*ln(pg/pag)+c3*ln(tg/ta)
31、式中qf为高峰时段的平均电量；qa为每日24小时平均电量；pf为高峰时段理论平均电价；paf为高峰时段每月的实际平均电价；tf为高峰时段平均温度；ta为每日24小时平均温度；a1为高峰时段第一待估参数；b1为高峰时段第二待估参数；c1为高峰时段第三待估参数；qp为平缓时段的平均电量；pp为平缓时段理论平均电价；pap为平缓时段每月的实际平均电价；tp为平缓时段平均温度；a2为平缓时段第一待估参数；b2为平缓时段第二待估参数；c2为平缓时段第三待估参数；qg为低谷时段的平均电量；pg为低谷时段理论平均电价；pag为低谷时段每月的实际平均电价；tg为低谷时段平均温度；a3为低谷时段第一待估参数；b3为低谷时段第二待估参数；c3为低谷时段第三待估参数；
32、根据步骤s1获取的数据信息和步骤s3得到的模型，对高峰时段的相对变量模型、平缓时段的相对变量模型和低谷时段的相对变量模型进行求解，得到划分时段内目标电力系统的居民用电特性参数。
33、步骤s5所述的根据步骤s4得到的居民用电特性参数，计算得到居民在各时段的电力需求价格弹性参数，具体包括如下步骤：
34、根据步骤s4得到的居民用电特性参数，计算得到居民在各时段的电力需求价格弹性参数为：高峰时段平均电量对现有电价的弹性参数为-b1，平缓时段平均电量对现有电价的弹性参数为-b2，低谷时段平均电量对现有电价的弹性参数为-b3。
35、步骤s6所述的根据步骤s5得到的参数信息，以电力系统收益不变为原则，建立居民用户电力需求响应模型，从而估算用电价格变化后居民在高峰时段和低谷时段的用电量，具体包括如下步骤：
36、采用如下算式作为价格弹性公式：
37、
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【技术保护点】
1.一种考虑居民用电响应的居民分时电价设计方法，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的考虑居民用电响应的居民分时电价设计方法，其特征在于步骤S1所述的获取目标电力系统的居民用电负荷历史数据，具体包括如下步骤：
3.根据权利要求2所述的考虑居民用电响应的居民分时电价设计方法，其特征在于步骤S2所述的对步骤S1获取的数据信息进行聚类分析，从而划分目标电力系统的高峰时段、平缓时段和低谷时段，具体包括如下步骤：
4.根据权利要求3所述的考虑居民用电响应的居民分时电价设计方法，其特征在于步骤S3所述的根据步骤S2划分的时段，基于双对数模型，建立目标电力系统居民用电特性的对数相对变量模型，具体包括如下步骤：
5.根据权利要求4所述的考虑居民用电响应的居民分时电价设计方法，其特征在于步骤S4所述的根据步骤S1获取的数据信息和步骤S3得到的模型，计算划分时段内目标电力系统的居民用电特性参数，具体包括如下步骤：
6.根据权利要求5所述的考虑居民用电响应的居民分时电价设计方法，其特征在于步骤S5所述的根据步骤S4得到的居民用电特性参数，计
7.根据权利要求6所述的考虑居民用电响应的居民分时电价设计方法，其特征在于步骤S6所述的根据步骤S5得到的参数信息，以电力系统收益不变为原则，建立居民用户电力需求响应模型，从而估算用电价格变化后居民在高峰时段和低谷时段的用电量，具体包括如下步骤：
8.根据权利要求7所述的考虑居民用电响应的居民分时电价设计方法，其特征在于步骤S8所述的以年负荷特性、典型负荷日、典型负荷日的离差平方和和峰谷差率为评价指标，对步骤S7生成的初始方案进行筛选，得到最终的考虑居民用电响应的居民分时电价方案，具体包括如下步骤：
9.一种实现权利要求1～8之一所述的考虑居民用电响应的居民分时电价设计方法的系统，其特征在于包括数据获取模块、时段划分模块、变量模型构建模块、特性参数计算模块、弹性参数计算模块、用电量估算模块、方案生成模块和电价设计模块；数据获取模块、时段划分模块、变量模型构建模块、特性参数计算模块、弹性参数计算模块、用电量估算模块、方案生成模块和电价设计模块依次串联；数据获取模块用于获取目标电力系统的居民用电负荷历史数据，并将数据上传时段划分模块；时段划分模块用于根据接收到的数据，对数据信息进行聚类分析，从而划分目标电力系统的高峰时段、平缓时段和低谷时段，并将数据上传变量模型构建模块；变量模型构建模块用于根据接收到的数据，基于双对数模型，建立目标电力系统居民用电特性的对数相对变量模型，并将数据上传特性参数计算模块；特性参数计算模块用于根据接收到的数据，根据数据信息和得到的模型，计算划分时段内目标电力系统的居民用电特性参数，并将数据上传弹性参数计算模块；弹性参数计算模块用于根据接收到的数据，根据得到的居民用电特性参数，计算得到居民在各时段的电力需求价格弹性参数，并将数据上传用电量估算模块；用电量估算模块用于根据接收到的数据，根据得到的参数信息，以电力系统收益不变为原则，建立居民用户电力需求响应模型，从而估算用电价格变化后居民在高峰时段和低谷时段的用电量，并将数据上传方案生成模块；方案生成模块用于根据接收到的数据，根据用电量信息，生成若干居民分时电价初始方案，并将数据上传电价设计模块；电价设计模块用于根据接收到的数据，以年负荷特性、典型负荷日、典型负荷日的离差平方和和峰谷差率为评价指标，对生成的初始方案进行筛选，得到最终的考虑居民用电响应的居民分时电价方案。
...【技术特征摘要】
1.一种考虑居民用电响应的居民分时电价设计方法，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的考虑居民用电响应的居民分时电价设计方法，其特征在于步骤s1所述的获取目标电力系统的居民用电负荷历史数据，具体包括如下步骤：
3.根据权利要求2所述的考虑居民用电响应的居民分时电价设计方法，其特征在于步骤s2所述的对步骤s1获取的数据信息进行聚类分析，从而划分目标电力系统的高峰时段、平缓时段和低谷时段，具体包括如下步骤：
4.根据权利要求3所述的考虑居民用电响应的居民分时电价设计方法，其特征在于步骤s3所述的根据步骤s2划分的时段，基于双对数模型，建立目标电力系统居民用电特性的对数相对变量模型，具体包括如下步骤：
5.根据权利要求4所述的考虑居民用电响应的居民分时电价设计方法，其特征在于步骤s4所述的根据步骤s1获取的数据信息和步骤s3得到的模型，计算划分时段内目标电力系统的居民用电特性参数，具体包括如下步骤：
6.根据权利要求5所述的考虑居民用电响应的居民分时电价设计方法，其特征在于步骤s5所述的根据步骤s4得到的居民用电特性参数，计算得到居民在各时段的电力需求价格弹性参数，具体包括如下步骤：
7.根据权利要求6所述的考虑居民用电响应的居民分时电价设计方法，其特征在于步骤s6所述的根据步骤s5得到的参数信息，以电力系统收益不变为原则，建立居民用户电力需求响应模型，从而估算用电价格变化后居民在高峰时段和低谷时段的用电量，具体包括如下步骤：
8.根据权利要求7所述的考虑居民用电响应的居民分时电价设计方法，其特征在于步骤s8所述的以年负荷特性、典型负荷日、典型负荷日的离差平方和和峰谷差率为评价指标，对步骤s7生成的初始方案进行筛选，得到最终的考...
【专利技术属性】
技术研发人员：戴丹丹，张莉，黄珉淇，廖菁，文明，
申请(专利权)人：国网湖南省电力有限公司，
类型：发明
国别省市：
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