【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及用户侧储能配置的，尤其涉及一种基于改进相关性分析的用户侧储能配置判别方法。
技术介绍
1、随着新型电力系统建设进程的加快，用户侧负荷资源优化配置已成为电网公司客户服务工作的重点。判别辖区内电力用户储能配置渗透情况，实现可持续能源整合将成为新型电力系统技术经济评价至关重要的一部分。
2、针对用户侧储能配置的判别，传统方法在判别指标的选择上缺乏明确的方法和准则，只是依赖于简单的经验法则，忽视了判别指标之间的复杂关系，难以全面理解它们的相互影响，进而简化指标体系。
3、这里的陈述仅提供与本专利技术有关的
技术介绍
，而并不必然地构成现有技术。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种基于改进相关性分析的用户侧储能配置判别方法，提高用户侧储能配置判别指标之间关联性的准确度，有助于更精确地判别辖区内电力用户储能配置渗透情况，为用户侧储能领域实现可持续能源整合和新型电力系统改进提供有力支撑。为了达到上述目的，本专利技术提供一种基于改进相关性分析的用户侧储能配置判别方法，包括以下步骤：
2、s1、基于辖区内电力用户日用电负荷特性，建立用户侧用能行为指标体系，包含日峰谷差率、最小负荷系数、峰总比、平总比、谷总比和高峰定点负荷率六个指标；
3、s2、根据所述用户侧用能行为指标体系各参数的线性和非线性特性，进行综合考量pearson和spearman相关系数的改进相关性分析。
4、s3、根据改进相关性分析结果来简化所述用户侧用
5、步骤s1所述用户侧用能行为指标体系包含：
6、
7、
8、
9、
10、
11、
12、式中，c代表日峰谷差率，m代表最小负荷系数，rpeak代表峰总比，rflat代表平总比，rvalley代表谷总比，epeak代表高峰定点负荷率，pmin代表日最小负荷，pmax代表日最大负荷，pi,peak代表峰时段负荷，pi,total代表全天负荷，t代表持续时间，pi,flat代表平时段负荷，pi,valley代表谷时段负荷；pmax,peak代表高峰时段的最大负荷，pav代表平均负荷。
13、所述改进相关性分析方法具体包括以下步骤：
14、正态性校验，检验数据是否服从正态分布；
15、对两个评估指标x、y之间是否存在统计上的显著关系进行检验，判断显著性p值是否呈现显著性，即p<0.05；若呈现显著性，则说明两变量之间存在相关性，反之，则两变量之间不存在相关性；
16、计算相关系数，分析相关系数r的正负性以及大小，从而判断相关性程度。
17、所述综合考量pearson和spearman相关系数的改进相关性分析方法包含：
18、根据日峰谷差率、最小负荷系数、峰总比、平总比、谷总比和高峰定点负荷率六个指标之间的线性或非线性关系性质、连续或排序指标数据的数据类型、以及异常值的存在，进行基于pearson和spearman相关系数改进的相关性分析；
19、改进的相关系数为：
20、
21、式中，α对应的pearson相关系数的权重系数，β代表对应的spearman相关系数的权重系数，α+β＝1，权重比例取1：1，其中，若数据不符合正态分布，则α＝0，β＝1；e(·)代表期望值；di代表指标xi和yi之间的等级差，一个数所在的等级，即，它所在的一列数按照从小到大排序后，这个数所在的位置；n代表自由样本数量。
22、所述正态性校验包含：
23、对数据进行shapiro-wilk检验，采用显著性p值判断法，首先做假设和备则假设；其次计算偏度和峰度，得到检验值，并计算对应的p值；然后将p值与0.05比较，若p<0.05，即呈现显著性，则说明拒绝原假设，该数据不满足正态分布；若其样本峰度绝对值小于10并且偏度绝对值小于3，结合正态分布直方图进一步分析是否符合正态分布。
24、所述相关性程度包含：
25、相关系数|r|≥0.8时，认为两变量间高度相关；0.6≤|r|<0.8时，认为两变量中度相关；0.3≤|r|<0.6时，认为两变量低度相关；|r|<0.3时，认为两变量基本不相关。
26、所述简化指标体系获得关键评估指标包含：如果改进的相关性分析方法得到的用户侧储能配置判别指标间相关程度结果高度相关，则保留其中一个指标，剔除另一个指标，从而简化指标体系得到关键评估指标。本专利技术具有以下有益效果：
27、1、本专利技术整合了能够有效反映电力用户储能配置前后用能行为发生改变的指标，可以有效判断电力用户配置储能情况。
28、2.皮尔逊相关系数用于测量线性关系且异常值影响较大，而斯皮尔曼相关系数更适合测量非线性关系。本专利技术综合考量pearson和spearman相关系数的改进相关性分析方法，可以更全面地了解变量之间的关系，不会错过潜在的非线性关系还可以减少异常值的影响，提高模型的鲁棒性。
29、3.本专利技术提高了用户侧储能配置判别指标之间关联性的准确度，有助于精准判别辖区内电力用户储能配置渗透情况，为用户侧储能领域实现可持续能源整合和新型电力系统改进提供有力支撑。
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1.一种基于改进相关性分析的用户侧储能配置判别方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的基于改进相关性分析的用户侧储能配置判别方法，其特征在于，所述用户侧用能行为指标体系包含：
3.如权利要求2所述的基于改进相关性分析的用户侧储能配置判别方法，其特征在于，所述改进相关性分析方法具体包括以下步骤：
4.如权利要求3所述的基于改进相关性分析的用户侧储能配置判别方法，其特征在于，所述综合考量Pearson和Spearman相关系数的改进相关性分析方法包含：
5.如权利要求4所述的改进相关性分析方法，其特征在于，所述正态性校验包含：
6.如权利要求5所述的改进相关性分析方法，其特征在于，所述相关性程度包含：
7.如权利要求6所述的基于改进相关性分析的用户侧储能配置判别方法，其特征在于，所述简化指标体系获得关键评估指标包含：如果改进的相关性分析方法得到的用户侧储能配置判别指标间相关程度结果高度相关，则保留其中一个指标，剔除另一个指标，从而简化指标体系得到关键评估指标。
【技术特征摘要】
1.一种基于改进相关性分析的用户侧储能配置判别方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的基于改进相关性分析的用户侧储能配置判别方法，其特征在于，所述用户侧用能行为指标体系包含：
3.如权利要求2所述的基于改进相关性分析的用户侧储能配置判别方法，其特征在于，所述改进相关性分析方法具体包括以下步骤：
4.如权利要求3所述的基于改进相关性分析的用户侧储能配置判别方法，其特征在于，所述综合考量pearson和spearman相关系数...
【专利技术属性】
技术研发人员：赵文恺，周敏，陈赟，王佳裕，谢邦鹏，沈浩，潘智俊，王晓慧，傅超然，韩冬，王风霞，王海冰，
申请(专利权)人：国网上海市电力公司，
类型：发明
国别省市：
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