【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于电力负荷功率建模，具体涉及一种基于画像的工业园区可调节功率区间估计方法。
技术介绍
1、受节能减排目标、煤炭等一次能源价格上涨等多种因素制约，以火力发电为主的电力系统正在向以可再生能源发电为主的电力系统过渡。由高比例可再生能源渗透的电力系统的显著特征是波动性强，所以需要更多的备用容量来保证电力系统的可靠性。然而煤炭占电力比例的下降意味着发电侧的备用容量减少，使得需求侧的调控资源变得更加重要。需求侧资源主动参与电网调节可以有效缓解电源侧、电网侧的调节压力，稳定电网系统供需平衡。
2、工业用户是需求侧资源组成的主体，参与需求响应的用户中，工业负荷占据95％以上。目前，针对工业用户dr潜力评估的研究已取得一定的进展，但仍存在如下局限性：各类型负荷的可调节能力建模过于简单；未考虑到调度时段对用户用电行为和响应特性的影响；所建模型不能直观描述各个时段可用的响应容量大小，不能为实时发生的需求响应事件提供直接参考；未能挖掘负荷上调潜力，没有具体结合每个用户的用电特性及响应特性；未考虑不同生产设备的差异性；局限于单一种类负荷的用户参与度等。
技术实现思路
1、针对现有技术中的不足，根据本专利技术目的的第一方面，提出一种基于画像的工业园区可调节功率区间估计方法，其特征在于，包括如下步骤：
2、步骤s1、采用k-means聚类以及最优特征集，获取典型工业用户在不同用电计划下的日负荷曲线，并对其用电行为进行画像；
3、步骤s2、根据用电计划的类别，采用季
4、步骤s3、采用谱系聚类方法对园区内的工业用户进行聚类，明确各类型可调负荷所对应的工业用户，估算可调负荷的用电功率，获得各类典型可调负荷的总调节潜力，将各类型可调负荷的总调节潜力按照上调容量和下调容量分别扩展，获得园区总体的调节潜力区间。
5、由此，通过本专利技术的方法采用k-means聚类算法得到典型工业用户在不同用电计划下的日负荷曲线并对其用电行为进行画像；再根据用电计划的类别采用季节性差分自回归滑动平均模型对调度时段的负荷情况进行超短期预测；最后根据工业园区响应潜力评估框架，聚类确定典型工业用户所属类别以及各类别负荷在园区的占比，将典型工业用户的可调容量扩展得到所在类别的可调容量，得到园区总体的可调节功率区间。
6、本专利技术可通过针对单个用户的日负荷曲线进行基于最大相关最小冗余特征集的聚类，掌握其每日用电模式，预测调度时段的负荷情况，把控用户在对应时段的用电行为并减小用户用电模式改变带来的预测误差，通过对调度时段内典型用户的可调节功率的定量评估，准确得到其上、下可调节容量，并根据园区内用户聚类结果扩展得到整个园区的可调节功率区间。
7、根据本专利技术目的的第二方面，还提出一种计算机系统，包括：
8、一个或多个处理器；以及
9、存储器，存储可被操作的指令；
10、其中，所述指令在通过一个或多个处理器执行时使得所述一个或多个处理器执行操作，所述操作包括执行前述的基于画像的工业园区可调节功率区间估计方法的过程。
11、根据本专利技术目的的第三方面，还提出一种存储软件的计算机可读取介质，所述软件包括能通过一个或多个计算机执行的指令，所述指令在被所述一个或多个计算机执行时，执行前述的基于画像的工业园区可调节功率区间估计方法的过程。
12、结合以上实施例，本专利技术提出的基于画像的工业园区可调节功率区间估计方法的显著的有益效果在于：
13、1)针对单个用户的日负荷曲线进行基于最大相关最小冗余特征集的聚类，能够把控其每日用电模式；
14、2)在日负荷曲线聚类的基础上，训练对应类的sarima模型预测调度时段的负荷情况，能够把控用户在对应时段的用电行为并减小用户用电模式改变带来的预测误差。调度时段在本专利技术中的体现就是实时的负荷预测结合潜力评估，因此无论何时发生需求响应事件，本专利技术都能提供对应时段的响应潜力；
15、3)根据各类可调节负荷的生产机理得到其调节特性，并结合负荷预测结果对调度时段内典型用户的dr潜力进行定量评估，能够准确得到其上、下可调节容量，并根据园区内用户聚类结果扩展得到园区dr潜力区间，减小计算负担。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种基于画像的工业园区可调节功率区间估计方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于画像的工业园区可调节功率区间估计方法，其特征在于，所述步骤S1中，采用k-means聚类以及最优特征集，获取典型工业用户在不同用电计划下的日负荷曲线并，对其用电行为进行画像，包括：
3.根据权利要求2所述的基于画像的工业园区可调节功率区间估计方法，其特征在于，所述步骤S12中，对各个特征量与调度日类别的互信息计算，包括以下步骤：
4.根据权利要求2所述的基于画像的工业园区可调节功率区间估计方法，其特征在于，所述步骤S12中，采用遍历法以得到最大相关最小冗余指标的全局最优解，包括：
5.如权利要求1所述的基于画像的工业园区可调节功率区间估计方法，其特征在于，所述步骤S2中，所述根据用电计划的类别，采用季节性差分自回归滑动平均模型对工业用户调度时段的负荷进行超短期预测，并对典型可调负荷功率控制特性以及可调负荷备用容量进行建模，确定可调节负荷数目和类型，获得工业用户的可调节潜力，包括：
6.如权利要求1所述的基于画像的工业
7.如权利要求1所述的基于画像的工业园区可调节功率区间估计方法，其特征在于，在步骤S31中，通过谱系聚类，分别查找出与各典型工业用户用电特征相似的工业用户，具体包括以下步骤：
8.一种计算机系统，其特征在于，包括：
9.一种存储软件的计算机可读取介质，其特征在于，所述软件包括能通过一个或多个计算机执行的指令，所述指令在被所述一个或多个计算机执行时，执行所述权利要求1-7中任意一项所述的基于画像的工业园区可调节功率区间估计方法的过程。
...【技术特征摘要】
1.一种基于画像的工业园区可调节功率区间估计方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于画像的工业园区可调节功率区间估计方法，其特征在于，所述步骤s1中，采用k-means聚类以及最优特征集，获取典型工业用户在不同用电计划下的日负荷曲线并，对其用电行为进行画像，包括：
3.根据权利要求2所述的基于画像的工业园区可调节功率区间估计方法，其特征在于，所述步骤s12中，对各个特征量与调度日类别的互信息计算，包括以下步骤：
4.根据权利要求2所述的基于画像的工业园区可调节功率区间估计方法，其特征在于，所述步骤s12中，采用遍历法以得到最大相关最小冗余指标的全局最优解，包括：
5.如权利要求1所述的基于画像的工业园区可调节功率区间估计方法，其特征在于，所述步骤s2中，所述根据用电计划的类别，采用季节性差分自回归滑动平均模型对工业用户调度时段的负荷进行超短期预测，并对典型可调负荷功率控制特性以及可调负荷备用容量进行...
【专利技术属性】
技术研发人员：姜婷玉，鞠平，秦川，黄远平，申屠磊璇，
申请(专利权)人：河海大学，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。