[发明专利]一种区域电力需求侧响应潜力评估方法

权利要求书

1.一种区域电力需求侧响应潜力评估方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤一，获取用户历史负荷曲线，针对酷夏、常夏、凉夏不同气象条件，分别获取每个气象条件下各用户在夏季最大负荷日的96点历史负荷数据，对所述用户历史负荷数据进行预处理；

式中，表示气象条件α下用户i时刻j(j＝1,2,…,96)的负荷大小；表示在气象条件α下用户i的负荷最小值；

步骤二，对用户负荷曲线进行聚类，利用k-mediods算法对预处理后的历史负荷数据进行聚类分析，第一步，将用户分为n类，根据切比雪夫距离和欧氏距离，定义样本数据间的距离为

其中，表示气象条件α下用户i时刻h(h＝1,2,…,96)的负荷大小,表示气象条件α下用户k时刻h(h＝1,2,…,96)的负荷大小,表示气象条件α下用户i时刻l(l＝1,2,…,96)的负荷大小,表示气象条件α下用户k时刻l(l＝1,2,…,96)的负荷大小；

在式(2)的基础上，采用k-mediods算法进行聚类：

第二步，针对气象条件α，从历史负荷样本集中随机选择n个样本作为初始聚类中心；

第三步，利用式(2)计算每个样本到n个聚类中心的距离，将每个样本与距离最短的聚类中心归为一类；

第四步，重新计算聚类中心，将同一类中距离其余样本最小的样本确定为当前类的中心；

第五步，重复步骤第三步与第四步直到聚类中心不再变化；

第六步，对其余气象条件，利用步骤第二步至第五步分别进行聚类，直至所有气象条件完成聚类；

步骤三，预测未来水平年用户最大用电负荷，对每一气象条件α，计算每个样本数据对应的日负荷率

式中，表示的最大值；

对于每一聚类，求取该聚类中用户的平均日负荷率

式中，表示气象条件α下第m个聚类的样本集，表示气象条件α下第m个聚类中的样本数目；

在此基础上，各聚类对应的未来年份最大用电负荷预测为

式中，表示水平年t气象条件α下第m个聚类的最大用电负荷；表示历史年份t₀第m个聚类对应的总用电量；表示第m个聚类最大负荷年均增长率；

步骤四，考虑需求价格弹性估算各类用户需求侧响应量，对价格型需求侧响应项目，当高峰时段电价提高时，用户通过改变用电消费习惯，减少或者推移高峰时段的用电负荷，考虑需求价格弹性的影响，气象条件α下聚类用户需求侧响应量表示为

式中，为气象条件α下第m个聚类对应的需求价格弹性系数，表示水平年t第m个聚类的电价变动率，为历史年份t₀第m个聚类中用户l实施需求侧响应后的高峰负荷变动率，为历史年份t₀第m个聚类中用户l实施需求侧响应时的电价变动率；

步骤五，计算区域需求侧响应潜力，通过汇总各气象条件下每个聚类的需求侧响应潜力，可得整个区域的需求侧响应潜力为

式中，Ω为未来水平年气象条件集合，π_t,α表示水平年t气象条件α出现的概率。