[發明專利]一種基于非需求響應因素的基線預測和優化方法

在審

• 申請號: 201510573727.3
• 申請日: 2015-09-10
• 公開（公告）號: CN105117803A
• 公開（公告）日: 2015-12-02
• 發明（設計）人: 陳霄;范潔;高賜威;易永仙;邵凡;周玉;施溈;高曉雷;梅杰
• 申請（專利權）人: 國家電網公司;江蘇省電力公司;江蘇省電力公司電力科學研究院;東南大學;江蘇方天電力技術有限公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q50/06
• 代理公司: 南京縱橫知識產權代理有限公司 32224
• 代理人: 董建林

技術領域

本發明涉及一種需求響應中基線預測和優化問題，屬于電力系統及其自動化技術領域。

背景技術

新世紀以來，電力需求迅猛增長，盡管電力建設高速發展，但是由于負荷需求的飛速增長，能源危機和供需矛盾日益嚴峻，我國大部分地區出現區域性、季節性、時段性、結構性的缺電和峰谷差擴大現象并將長期存在。需求響應作為調節電力供需平衡的重要手段，采取有效的激勵和引導措施以及適宜的運作方式，提高終端用電效率和改變用電方式，可有效保持供用電平衡，保障電網的穩定運行。

但是在具體的實踐中，對于需求響應的基線預測一直是存在的一大難題，傳統的基線預測方法基于用戶負荷這一單一電能數據，未考慮天氣因素、生產信息、經濟發展情況等其他因素，因而預測結果存在較大誤差，極大地制約了需求響應技術的應用和需求響應項目的開展。

發明內容

為解決現有技術的不足，本發明的目的在于提供一種需求響應下準確預測基線的計算方法，將非需求響應因素對負荷的影響納入到基線負荷的計算中，充分發揮了其運用效率。

為了實現上述目標，本發明采用如下的技術方案：

一種基于非需求響應因素的基線預測和優化方法，其特征是，包括如下步驟：

1)確定所需要用的備選非需求響應因素；

2)采用灰色關聯分析法計算各備選非需求響應因素與負荷的關聯度，根據結果選擇所需要用的非需求響應因素；

3)根據步驟2)得到的非需求響應因素和備選相似日構建特征量矩陣；根據需求響應日構建特征量矩陣；

4)計算關聯度并確定相似日；

5)根據步驟4)中的結果分別采用相似日加權法、多元線性回歸法和RBF神經網絡法對基線進行計算；

6)對步驟5)的結果采用組合計算模型進行計算，得到最終的基線預測值。

前述的一種基于非需求響應因素的基線預測和優化方法，其特征是，所述步驟1)中，備選非需求響應因素的選取遵循以下原則：1)歷史數據可獲取；2)數據可量化；3)樣本數量足夠。

前述的一種基于非需求響應因素的基線預測和優化方法，其特征是，所述步驟2)包括如下步驟：

21)對于m個備選非需求響應因素，選取相同時間間隔的特征量，形成比較序列：

x_i＝{x_i(1),x_i(2),x_i(3),……,x_i(p)}(1)

式中，x_i(p)為第i個備選非需求響應因素的第p個特征量，i＝1,2,……,m；p為所取特征量數量；

22)獲取歷史負荷數據的特征量序列，記為參考序列y：

y＝{y(1),y(2),y(3),……,y(p)}(2)

式中，y(p)為歷史負荷數據的第p個特征量；

23)計算關聯系數：

式中，ξ_i(h)為參考序列y與比較序列x_i在第h個特征量上的關聯系數，h＝1,2,……p，ρ為分辨系數；

24)計算y和比較序列x_i的關聯度：

式中，γ_i為y和比較序列x_i的關聯度，其值表征了第i個備選非需求響應因素與用電負荷的相關性，i＝1,2,……,m；

25)選擇與y的關聯度γ_i＞0.9的比較序列所對應的備選非需求響應因素作為本方法中需要考慮的非需求響應因素。

前述的一種基于非需求響應因素的基線預測和優化方法，其特征是，所述步驟23)中ρ＝0.5。

前述的一種基于非需求響應因素的基線預測和優化方法，其特征是，所述步驟3)中，

對于m個備選相似日，每個相似日有s個非需求響應因素，選取相同時間間隔的特征量形成比較序列，特征量的數量為p個，構成m個s×p的特征量矩陣：

其中，A_i表示第i個備選相似日的特征量矩陣，x_i,j(p)表征第i個備選相似日中第j個非需求響應因素的第p個特征量；

對于需求響應日，采用上述同樣的方法建立特征量矩陣A，

其中，x_j(p)表示第j個非需求響應因素選取的第p個特征量。

前述的一種基于非需求響應因素的基線預測和優化方法，其特征是，所述步驟4)中包括如下步驟：