[发明专利]一种分布式K-means电力用户分类方法、存储介质及分类设备

说明书

本发明公开了一种分布式K‑means电力用户分类方法、存储介质及分类设备，N个负荷聚合商各自获取管理的所有电力用户的用电数据；各负荷聚合商对管理的用电用户的日负荷时序数据进行归一化操作；形成N×N维邻接矩阵A；对归一化后的日负荷时序数据进行K‑means聚类，得到各自的聚类中心以及各聚类中心所表征的用户群；负荷聚合商之间基于邻接矩阵A共享聚类中心和各聚类中心下的用户数量，最终多家负荷聚合商均获得一致的聚类中心；整体迭代结束后，每个负荷聚合商均获得相同的聚类中心，且此聚类中心与基于全局数据的K‑means聚类中心一致，实现用户分类。本发明能够实现负荷聚合商之间不共享用户用电数据条件下的全局一致用电用户分类。

技术领域

本发明属于电力系统需求侧信息管理技术领域，具体涉及一种基于一致性的分布式K-means电力用户分类方法、存储介质及分类设备。

背景技术

随着风电、光伏等间歇性可再生能源，以及热泵、电动汽车等灵活负荷大量接入电网，电网运营商所面临的供需平衡压力日渐增大。在这一背景下，用户侧的需求响应机制将成为电网稳定运行必不可少的重要资源。

居民负荷作为一种重要的需求响应资源，需要由负荷聚合商作为中间代理，经聚合后再统一参与需求响应服务。进一步的，负荷聚合商可基于用户的时序负荷数据对居民用户进行分类，得到典型用户类别，并针对不同典型用户类别提供不同的服务，以满足精细化服务的需求。然而，由于竞争关系、保护用户用电隐私等因素的制约，负荷聚合商之间一般不会共享用户用电数据，这将导致不同负荷聚合商得到的典型用户类别不同，这为电网运营商与多家负荷聚合商共同参与电力市场、制定需求响应机制带来不便。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于针对上述现有技术中的不足，提供一种基于一致性的分布式K-means电力用户分类方法，多家负荷聚合商可以在不共享用户用电数据的情况下，得到全局一致的典型用户类别。

本发明采用以下技术方案：

一种分布式K-means电力用户分类方法，包括以下步骤：

S1、N个负荷聚合商各自获取管理的所有电力用户的用电数据，包括电力用户的编号以及时序负荷数据；

S2、各负荷聚合商依据统一的归一化准则，对管理的用电用户的日负荷时序数据进行归一化操作；

S3、根据负荷聚合商的信息共享关系，形成N×N维邻接矩阵A；

S4、步骤S2各负荷聚合商对各自所管理的用电用户的归一化后的日负荷时序数据进行K-means聚类，得到各自的聚类中心以及各聚类中心所表征的用户群；负荷聚合商之间基于步骤S3的邻接矩阵A共享聚类中心和各聚类中心下的用户数量，并依据相应函数反复迭代，最终多家负荷聚合商均获得一致的聚类中心；

S5、整体迭代结束后，每个负荷聚合商均获得相同的聚类中心，且此聚类中心与基于全局数据的K-means聚类中心一致，实现用户分类。

具体的，步骤S2中，归一化之后编号为id的用户在第d个时间点的用电数据x_id,d为：

其中，角标id表示用户的编号；M_id表示编号为id的用户在所研究的时间尺度内的用电总量；D表示所研究的时间尺度内的数据点的总数；P_i,t表示归一化之前编号为id的用户在第d个时间点的用电数据，即实际的用电功率。

具体的，步骤S3中，N×N维邻接矩阵A为：

其中，N为负荷聚合商的数目。

进一步的，邻接矩阵A具有双重随机性，