CN110571793A 一种柔性负荷需求响应效果多维识别的方法 （华北电力大学）

一种柔性负荷需求响应效果多维识别的方法本发明涉及一种柔性负荷需求响应效果多需求响应前后每日的最大与最小负荷的预测值2步骤4、对步骤3清洗后的柔性负荷评估数据进行预处理步骤4预处理后的柔性负荷需求响应前后每日的最大与最小负荷的预测值和实际采集值，(1)确定参与评估的目标用户群及典型用户：选定相应的柔性负荷，确定评估区域范从用电信息采集系统中获得所需不同类别柔性负荷实行需求响应前的每日96点历史通过对数据进行一致性检查、缺失值和无效值的处理，发现并(1)通过柔性负荷的历史数据预测需求响应期间柔性负荷原本趋势的最大值与最3③识别预测所得的需求响应期间第k天96点负荷的最大值心-与4①将用户每天计算得到的四个特征指标作为一个样本，则用户i表示负荷曲线特征指(2)通过计算聚类的有效性Silhouette指标，对步骤6第(1)步的聚类效果进行评价及i)为样本x到另一个类Ci的所有样本的平均距离；b(x)为样本x到所有非同类样本的最②经Silhouette指标优化后，得出由四个柔(1)步骤根据6中所得不同类别的柔性负荷分类结果，分析每类柔性负荷的响应容量、③响应情况由0到1的转换速率反映了用户需①若需求响应项目需要削减尖峰用电负荷，则考虑③若需求响应项目需要快速响应，则选择响应情况5④若需求响应项目需要持续响应，则选择响应情6[0003]需求响应就是电力用户根据电价变化和激励政策主动调整用电方式的各种短期需求响应项目开展前的效果预估，缺乏对柔性负荷参与需求响应后实际效果的分析方法，但对柔性负荷参与需求响应后实际效果的分析对于柔性负荷调度以及了解需求响应项目析方法将发挥越来越重要作用。输入步骤4预处理后的柔性负荷需求响应前后每日的最大与最小负荷的预测值和实际采集7[0019]从用电信息采集系统中获得所需不同类别柔性负荷实行需求响应前的每日96点[0023](1)通过柔性负荷的历史数据预测需求响应期间柔性负荷原本趋势的最大值[0027]②根据历史负荷增长率r预测需求响应项目实行期间的96点负荷数据，表达式如与最小值8[0050]①将用户每天计算得到的四个特征指标作为一个样本，则用户i表示负荷曲线特[0058](2)通过计算聚类的有效性Silhouette指标，对步骤6第(1)步的聚类效果进行评9[0059]①设a(x)为聚类Cj中的样本x与类内所有其他样本的平均距离，表征类内的紧密i)为样本x到另一个类Ci的所有样本的平均距离；b(x)为样本x到所有非同类样[0076]图1为本发明的基于用电采集数据的柔性负荷需求响应效果多维识别方法的流程[0086]从用电信息采集系统中获得所需不同类别柔性负荷实行需求响应前的每日96点[0093](1)通过柔性负荷的历史数据预测需求响应期间柔性负荷原本趋势的最大值[0097]②根据历史负荷增长率r预测需求响应项目实行期间的96点负荷数据，表达式如9⃞="x(1+r)(2)与最小值输入步骤4预处理后的柔性负荷需求响应前后每日的最大与最小负荷的预测值和实际采集[0113]其中，PtVk为第k天的峰谷差率，与为第k天柔性负荷响应前后负荷的峰[0122]①将用户每天计算得到的四个特征指标作为一个样本，则用户i表示负荷曲线特[0131](2)通过计算聚类的有效性Silhouette指标，对步骤6第(1)步的聚类效果进行评[0132]①设a(x)为聚类Cj中的样本x与类内所有其他样本的平均距离，表征类内的紧密i)为样本x到另一个类Ci的所有样本的平均距离；b(x)为样本x到所有非同类样b(x)，此时S(x)＜0，样本x距非同类样本的距离小