[发明专利]一种基于用户行为预测的区域电热水器负荷集群消纳新能源方法在审
申请号: | 202111195147.7 | 申请日: | 2021-10-13 |
公开(公告)号: | CN113935239A | 公开(公告)日: | 2022-01-14 |
发明(设计)人: | 张亮;李睿;李荣;水恒华;张弘鹏;过亮;段志伟;陈杰 | 申请(专利权)人: | 南京工程学院 |
主分类号: | G06F30/27 | 分类号: | G06F30/27;G06N3/04;G06N3/08;G06N7/00;G06F111/04 |
代理公司: | 南京钟山专利代理有限公司 32252 | 代理人: | 戴朝荣 |
地址: | 211167 江苏*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 用户 行为 预测 区域 电热水器 负荷 集群 纳新 能源 方法 | ||
1.一种基于用户行为预测的区域电热水器负荷集群消纳新能源方法,其特征在于,包括:
1)构建基于贝叶斯正规化BP神经网络的电热水器用户用水行为预测模型,得到当前日电热水器用户p个时段的用水行为预测结果;
2)计及用户用水行为预测结果和电热水器储水箱当前水温两个因素,赋予每台电热水器一个加权值,根据加权值的大小对区域电热水器负荷集群中的电热水器进行升序排序,并根据电热水器当前运行状态剔除不具备消纳能力的电热水器,最终得到一组面向新能源消纳的区域电热水器调控序列;
3)以电网发布的新能源消纳指标与实际区域电热水器负荷集群消纳量之差最小化为目标函数建立优化调度模型,求解得到拟调度的电热水器台数m,从面向新能源消纳的区域电热水器调控序列中选择前m台电热水器进行有序调度,实现新能源消纳。
2.根据权利要求1所述的一种基于用户行为预测的区域电热水器负荷集群消纳新能源方法,其特征在于,步骤1)中,在所述预测模型中,电热水器用户用水行为指t时段电热水器用户有无使用热水,用数值1表示有使用热水,用数值0表示无使用热水。
3.根据权利要求1所述的一种基于用户行为预测的区域电热水器负荷集群消纳新能源方法,其特征在于,步骤1)中,所述预测模型采用前14天p个时段的用户行为值来预测之后一天p个时段的用户行为值,则输入的数据维度为14p,输出的数据维度为p。
4.根据权利要求1所述的一种基于用户行为预测的区域电热水器负荷集群消纳新能源方法,其特征在于,步骤1)中,所述预测模型将L天的电热水器用户用水行为时间序列划分为K个长度为15p且有一定重叠的数据段,每一个数据段看作一个样本,即得到K个样本,K值通过下式确定:
K=L-14。
5.根据权利要求4所述的一种基于用户行为预测的区域电热水器负荷集群消纳新能源方法,其特征在于,步骤1)中,在所述预测模型中,第i个样本的映射结构为:14p个输入:xp(i-1)+1,xp(i-1)+2,…,xp(i+13),p个输出:xp(i+13)+1,xp(i+13)+2,…,xp(i+14),i=1,2,…,K。
6.根据权利要求1所述的一种基于用户行为预测的区域电热水器负荷集群消纳新能源方法,其特征在于,所述步骤1)中,采用BP神经网络构建预测模型,并采用贝叶斯正规化算法对BP神经网络进行训练,网络训练目标函数为:
F=αEW+βEW
其中,EW为BP神经网络权重的平方和;EW为BP神经网络实际输出和期望输出的平方和误差;α、β为超参数;γ为有效参数的数量,表征能够降低训练误差的神经网络的连接权值数量,n为全部的训练样本数量,H为训练目标函数的海森矩阵。
7.根据权利要求1所述的一种基于用户行为预测的区域电热水器负荷集群消纳新能源方法,其特征在于,所述步骤2)包括:
2.1)将预测得到的电热水器用户在当前调度时段之后发生第一次使用热水行为的时段tp、电热水器储水箱当前水温Tw进行归一化处理;
2.2)基于步骤2.1),赋予每台电热水器的一个加权值;
2.3)根据每台电热水器的加权值的大小对区域电热水器负荷集群中的电热水器进行升序排序,得到一组区域电热水器调控序列,用At表示为:
2.4)将处于加热运行状态的电热水器从At中剔除,最终得到一组面向新能源消纳的区域电热水器调控序列,用Bt表示为:
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