[发明专利]电力市场环境下负荷零售商的最优购电方法有效
申请号: | 201410584127.2 | 申请日: | 2014-10-27 |
公开(公告)号: | CN104331840B | 公开(公告)日: | 2018-08-28 |
发明(设计)人: | 高赐威;陆婷婷 | 申请(专利权)人: | 东南大学 |
主分类号: | G06Q50/06 | 分类号: | G06Q50/06;G06Q30/06;G06K9/62 |
代理公司: | 南京瑞弘专利商标事务所(普通合伙) 32249 | 代理人: | 杨晓玲 |
地址: | 214000 江*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | 本发明公开了一种电力市场环境下负荷零售商的最优购电方法,包括以下步骤:售商采集所辖用户的每日96点历史负荷数据;基于时间维度选取各用户一年的负荷数据为特征向量进行聚类分析,将负荷分为典型的几类;根据聚类分析结果抽取各用户的每月典型负荷曲线;考虑不同用户的负荷特性在时序上的互补性,建立负荷优化聚合模型,通过优化购电方案,使得零售商经济效益最佳。本发明对电力市场下零售商的购电行为进行优化建模,为电力市场的运行提供了科学理论支持,充分发挥了其运行效率。 | ||
搜索关键词: | 电力 市场环境 负荷 零售商 最优 方法 | ||
【主权项】:
1.电力市场环境下负荷零售商的最优购电方法,其特征在于:该方法包括以下步骤:1)零售商采集所辖用户的每日96点历史负荷数据;2)数据预处理,剔除非正常数据;3)基于时间维度选取各用户一年中每月的负荷数据为特征向量,将各月负荷分别分类;4)根据聚类分析结果,抽取各用户的每月典型负荷曲线:式中:Pijt为用户i在月份j的典型负荷曲线;Pag,ikt为用户i的第k类聚类结果;Nijk为用户i在j月份属于第k类的天数;5)考虑不同用户的负荷特性在时序上的互补性,确定m组用户负荷中每组成员的构成,建立基于长期合同的负荷优化聚合模型:s.t Ppur,jm≥Smin (5)式中:目标函数(2)为最大化m组用户的总负荷率,t为一天中每15分钟一个点的时刻计时,总计96个时刻;xijm为0‑1优化变量,表示用户i的j月份负荷属于第m组;Psum,jmt为j月份第m组负荷曲线;Ppur,jm为j月份第m组负荷的购电计划;Smin为购电合同的购电下限值。
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