[发明专利]一种工业负荷提供长周期需求响应能力的评估方法

说明书

一种工业负荷提供长周期需求响应能力的评估方法，涉及一种电力需求响应能力评估方法。获取工业用户历史负荷数据，并根据负荷特性进行降维处理；基于处理后的数据采用K均值聚类算法得到用户典型日负荷曲线；基于用户典型日负荷曲线确定快速响应能力；结合行业特性确定非快速响应能力；基于行业用电预测对需求响应能力进行修正。鉴于目前缺乏对工业负荷提供长周期需求响应能力的评估，提出一种工业负荷提供长周期需求响应能力的评估方法，能够针对长周期需求响应能力进行量化评估，对电力系统的运行提供参考。

技术领域

本发明涉及一种电力需求响应能力评估方法，尤其是一种工业负荷提供长周期需求响应能力的评估方法，属于电力需求响应评估技术领域。

背景技术

电力需求响应是在需求侧管理基础上，顺应市场经济规律发展而新兴的一种负荷资源应用技术，一般需求响应在电力调度过程中常起到“负瓦发电机”作用：需求侧资源在电网用电高峰时段，响应运营商的激励或经济措施，通过改变自身的用电行为削减用电负荷，促进电力系统达到供需平衡，保证电力系统运行的安全性。

目前需求响应能力的评估方法可分为三类：(1)自下而上方法，该类方法一般是通过对负荷数据进行聚类分析后，剔除异常值，得到典型负荷曲线，基于典型负荷曲线对用户调峰能力，需求响应能力进行量化，适用性较广，常用于工业负荷；(2)用电过程分析方法，该类方法所需数据量多，涉及到具体生产流程，收资内容具体，评估工作量较大；(3)价格弹性系数方法，该类方法得到的需求响应能力为基于价格弹性的响应极限，往往需要通过已有需求响应项目的实施数据或问卷调查的方式得到用户对需求响应方案的接受程度，并总结用户可接受程度与弹性负荷调节能力的关系，由于价格弹性系数准确值难以获取，而评估结果又过于依赖价格弹性系数，导致误差较大。

现阶段对于需求响应能力的评估实际上都是针对中短期时间尺度的，对于需求侧资源提供长周期需求响应能力的评估暂未开展，即缺乏对需求侧资源参与长时间尺度电力市场的参与能力的研究。容量市场是目前最典型的长时间尺度市场，通过分析容量市场中的出清结果与响应实现手段，可以确定工业负荷具有较强的提供长周期需求响应能力，符合第一产业用电负荷占比大的实际情况，基于这一实际情况，本发明提出一种工业负荷提供长周期需求响应能力的评估方法。

发明内容

鉴于目前缺乏对工业负荷提供长周期需求响应能力的评估，本发明提出一种工业负荷提供长周期需求响应能力的评估方法，能够针对长周期需求响应能力进行量化评估，对电力系统的运行提供参考。

为实现上述目的，本发明采取下述技术方案：一种工业负荷提供长周期需求响应能力的评估方法，包括以下步骤：

步骤一：获取工业用户历史负荷数据，并根据负荷特性进行降维处理

获取工业用户的历史负荷数据，数据维度至少为48，剔除非实际工作日并通过日负荷率、日峰谷差率、日最大负荷利用时间、峰期负载率、谷期负载率、最大负荷出现时间及最小负荷出现时间这七个负荷特性对所述历史负荷数据进行降维处理；

步骤二：基于处理后的数据采用K均值聚类算法得到用户典型日负荷曲线采用欧式距离作为聚类的距离判据，采用手肘法与轮廓系数法相结合确定聚类数，所述手肘法的核心指标为误差平方和，所述轮廓系数法的核心指标为样本轮廓系数均值，其计算方法如下：

其中：SSE表示样本的误差平方和、K表示聚类数、C_i表示第i个簇、p表示C_i中的样本点、m_i表示C_i的质心、SI表示样本轮廓系数均值、s(j)表示第j个样本的轮廓系数、a(j)表示样本j到同簇其他样本的平均值、b(j)表示样本j到相邻簇其他样本的平均值，之后确定聚类数，选定聚类数变化区间，计算不同聚类数下的误差平方和与样本轮廓系数均值，分别得到误差平方和样本轮廓系数均值随聚类数变化的曲线，选择误差平方和越小而样本轮廓系数均值越大的聚类数为理想聚类数，最后选择典型负荷类型并依此绘制用户典型日负荷曲线；