[发明专利]一种居民可调负荷潜力挖掘方法及系统

权利要求书

1.一种居民可调负荷潜力挖掘方法，其特征在于：包括如下步骤：

步骤一，获取居民用户电器设备的用能数据；

步骤二，根据所获取的用能数据得到负荷曲线图及用能特征指标；

步骤三，根据负荷曲线图及用能特征指标判断居民负荷的可调性，若判断负荷可调，则将其加入可调负荷集合，并汇入其他可调负荷；若判断负荷为不可调，则将其加入非可调负荷集合；

步骤四，对加入可调负荷集合的负荷进行负荷条件特征优选，并将优选的负荷加入优选负荷特征集合，并汇入其他用户的优选负荷特征集合；

步骤五，对加入优选负荷特征集合的负荷进行聚类分析，最终输出不同级别需求响应调控潜力的客户集合，评估每一户用户的需求响应调控潜力；

根据负荷曲线图及用能特征指标判断居民负荷的可调性的方法为：

步骤1，对于特定的负荷，基于获取的用能数据，获取其日负荷曲线；

步骤2，根据系统发布的需求，获取的日负荷曲线做出相应的响应；

步骤3，对所述响应前后的两条日负荷曲线，确定负荷调节系数J：

其中是负荷调节前日负荷曲线第k个采集点的归一化负荷值，y(k)是负荷调节后日负荷曲线第k个采集点的归一化负荷值；n为日负荷曲线采集点的个数；

负荷调节系数越大，用户电器的需求响应潜力越高；当负荷调节系数大于设定阈值时，则判断为可调节负荷，加入可调特征集合；否则判断为不可调负荷；

所述对加入可调负荷集合的负荷进行负荷条件特征优选的方法为：

步骤1，设优选特征集合是Y，备选特征集合为X，对于单一居民用户的所有可调负荷特征全集，根据评价函数对所有特征集进行评价，其中J为负荷调节系数，是某备选特征与某优选特征间的关联系数；其中COV(x_j,y_i)为备选特征x_j与已选特征集合中的特征y_i的协方差，和分别为备选特征x_j和已选特征集合中的特征y_i的标准差；

步骤2，用评价函数在备选集中取最大值加入特征优选集，每次将备选特征的一个最优特征加入优选特征集，直到满足：

其中max{K(x_i)}是当前备选特征集中评价值最大的特征的评价值，K(Y)是当前优选特征集的评价值；当备选特征集中最大的评价值与优选特征集中最大的评价值之比小于一个阈值T时，则特征优选完成，输出表征客户可调负荷需求响应能力的特征集合。

2.根据权利要求1所述的一种居民可调负荷潜力挖掘方法，其特征在于：所述对加入优选负荷特征集合的负荷进行聚类分析的方法为：

步骤1，首先确定聚类数k，随机选定一条数据作为聚类中心，计算其他对象到该中心的距离，选择欧氏距离相距最大的对象作为下一个聚类中心，当已选定的聚类中心数目不止一个时，需要分别计算数据对象到各聚类中心的距离，在这些距离中选择最小的距离作为该数据对象的判定距离；

步骤2，重复上述步骤直至聚类中心数达到预设值k；

步骤3，在确定聚类中心后，采用k-means聚类进行分析，计算每个数据到各聚类中心的距离，按照距离最小的原则将其划分到聚类中心所在的聚类中；

步骤4，计算各聚类均值，更新聚类中心，随后判断新旧聚类中心的误差，若误差满足小于阈值则终止循环，结果输出不同级别需求响应调控潜力的客户集合。