[发明专利]结合用户日用电量曲线的典型用电行业负荷特性分类与综合方法

说明书

本发明公开了一种结合用户日用电量曲线的典型用电行业负荷特性分类与综合方法，首先利用用电信息采集系统获取的典型用户日用电量数据和负控系统获取的典型用户有功功率数据，采用模糊C均值方法和原理，分别解析各用户所属典型行业类别，识别其中归类不同的用户；接着利用ΔDBI指标确定此类用户实际分类；最后运用DBI指标确定典型用电行业最优聚类中心曲线。本方法在原有负荷聚类方法上，引入用户日用电量曲线，可以有效解析各用户所属典型行业类别，确定典型用电行业最优聚类中心曲线，搭建更为准确的用户负荷模型，且聚类结果与实际工程相符，具有良好的工程价值。

技术领域

本发明属于电力系统分析与控制技术领域，特别涉及一种结合用户日用电量曲线的典型用电行业负荷特性分类与综合方法。

背景技术

电力系统负荷模型对电网的运行、分析与控制有着重要的影响，但是建立准确的负荷模型一直以来就是电力系统分析控制领域公认的世界性难题，其关键的障碍就在于负荷特性自身的复杂性，这种复杂性的最突出表现则在于负荷特性的地域分散性和随机时变性，在线实时负荷建模则是解决负荷特性时变性的有效途径。为了实现在线实时的负荷建模，一方面必须有丰富的负荷特性数据支撑，另一方面必须有高效的负荷建模工具。

随着智能配电网建设的快速推进，覆盖全电网范围、直达电网最末端(0.4kV低压端)电力用户和发电电源的新一代电力信息量测/采集系统为实现上述目标奠定了优越的基础条件，电力大数据和云计算/云终端技术则为实现上述目标提供了根本的技术支持。基于已建立的负荷建模理论方法、模型结构和实现技术体系，广域、完备、实时的负荷信息使得实现在线实时负荷建模目标成为可能。用电信息采集系统中的电量数据信息覆盖范围广、内容详尽，包含丰富的负荷特性信息。因此，可将电量信息应用于变电站负荷解析。

基于此，本文以用电信息采集系统为数据来源，提出了一种结合用户日用电量曲线的典型用电行业负荷特性分类与综合方法，对现有的基于用户有功功率曲线的典型用电行业聚类方法进行补充，对有功功率数据采集、处理过程中可能存在的错误进行修正，从而建立更为准确的典型行业日负荷聚类中心曲线，有效解析各用户所属的典型行业类别，为后续计算变电站典型用电行业构成比例提供更为准确的数据支持，这是可行并具有工程意义的。

发明内容

本发明所解决的技术问题是，针对现有技术的不足，提出一种结合用户日用电量曲线的典型用电行业负荷特性分类与综合方法，不仅可以解析变电站典型用电行业构成比例，还可以建立基于用户日用电量曲线的用户负荷模型，进行加权处理后可实现对典型用电行业负荷特性分类与综合的实时修正。

本发明的技术方案是：

一种结合用户日用电量曲线的典型用电行业负荷特性分类与综合方法，包括以下步骤：

1)获取典型用户日用电量数据和与之对应的有功功率数据，利用两种数据分别解析各用户所属典型行业类别并进行对比，识别出根据两种数据分别被归于不同归类的同一用户；

2)对不同归类的同一用户，利用ΔDBI指标进行评价，确定用户的实际分类；

3)根据用户实际分类，对典型用户日用电量数据和典型用户有功功率数据进行修正，得到更为准确的日用电量曲线和有功功率曲线。

4)结合3)得到的修正后的日用电量曲线和有功功率曲线，运用DBI指标确定典型用电行业最优聚类中心曲线。

所述的一种结合用户日用电量曲线的典型用电行业负荷特性分类与综合方法，所述步骤1)中包括以下步骤，

1-1)选取典型用户日用电量数据和与之对应的有功功率数据为原始数据样本，然后对原始数据样本进行预处理，包括对数据组中的异常数据进行识别与修正，再对修正后的数据进行标幺化处理；