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[發明專利]基于電器用電效用分級和用戶用電行為識別的削峰方法在審

專利信息
申請號: 201510647637.4 申請日: 2015-10-09
公開(公告)號: CN105243445A 公開(公告)日: 2016-01-13
發明(設計)人: 何光宇;何勃興;何果紅;李川江;趙雪霖 申請(專利權)人: 上海上塔軟件開發有限公司
主分類號: G06Q10/04 分類號: G06Q10/04;G06Q50/06
代理公司: 暫無信息 代理人: 暫無信息
地址: 201403 上海*** 國省代碼: 上海;31
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摘要:
搜索關鍵詞: 基于 電器 用電 效用 分級 用戶 行為 識別 方法
【說明書】:

技術領域

發明屬于電力系統技術領域,具體涉及一種在電力需求側的智能用電環境中,基于電器用電效用等級劃分方法和用戶用電行為識別,實時動態削減峰荷的方法。

背景技術

夏季空調等降溫用電負荷快速增加,我國多省份的用電負荷都連續創下新高,并在午后、傍晚等時段出現用電尖峰。用電尖峰將直接導致電網負荷率下降,峰谷差增大,使得電力系統運行的效率下降,損耗增加,安全性和可靠性降低,而且由于尖峰帶來的備用容量提高使得用電成本大幅度增加,不利于建設節能減排社會,因此削峰填谷、優化電力負荷曲線是亟待解決的問題。

國外在電力需求側削峰等用電管理做出很多研究,研究的電器包括暖通空調系統、電動車系統等大功率電器,針對負載特性、電費及用戶舒適度做出目標函數,綜合考慮實時電價、室內外氣溫、預算等多參數,同時考慮了熱力動態模型、用戶用電分布、實際操作等約束,求解算法包括遺傳算法、粒子群算法、隨機優化算法等。

國內在生活用電領域的電力需求側管理與需求響應優化研究多為依據峰谷電價制定最優用電策略,如基于峰谷電價和功率因數等信息建立用戶、電網和綜合效益模型等。

發明內容

針對上述情況,本發明提供一種基于電器用電效用分級和用戶用電行為識別的削峰方法,可以針對個性化的用戶用電行為特征,自動實時給出削峰策略,削峰效果好,為實現自動需求響應和需求側管理等的落地實施提供良好的技術支持。

為了實現上述目的,本發明的技術方案如下:

基于電器用電效用分級和用戶用電行為識別的削峰方法,包括以下步驟:

步驟一:給出削峰的目標函數。以削峰為主要目標的電力需求側管理,需要在目標時間段內根據控制中心下發的削峰容量要求進行相應的電器設備功率調整。用表示從過去某一參考時間點0經過時間段T的研究時長,認為T是一個較長的時間周期,如一個星期或一個月。研究從時刻開始的節能優化問題。

考慮目標區域R內的電器Dr在T個時間段接受削峰調度的情況。△C(t)表示第t個時段要求的最小負荷削減量,電器負荷中斷補償價格為price(t),t=1,2,…,T。電器d∈Dr的可中斷容量為C(d)。用x(d,t)=1表示第t時段削減第d個電器的負荷,x(d,t)=0表示第t時段不削減第d個電器的負荷。

目標函數f1為目標區域R在時間段[t0,T+t0]內的用電效用等級之和,表示為:

目標函數f2為目標區域R在時間段[t0,T+t0]內的總中斷補償費用,應盡可能減小總中斷補償費用,具體表示為:

步驟二:給出削峰優化的基本約束條件。

削峰約束g1為目標區域R在各個時段t的總削減負荷應大于要求的最小負荷削峰量,表示為:

削峰約束g2為電器d的最大切負荷持續時間應小于其最大持續時間約束,表示為:

削峰約束g3為電器d的兩次切負荷時間間隔應大于其最小時間間隔約束,表示為:

步驟三:控制中心發出削峰響應信號并給出削峰量,響應開始。在時段t,根據采集到的電器運行狀態s(d,t)和環境參數V(r,t)進行實時用電模式自識別,通過建立隱馬爾可夫模型,對歷史數據進行學習,并利用學習算法和解碼算法獲得用戶用電行為識別結果,獲得用戶的用電行為。根據基于效用理論的電器用電效用等級劃分方法,獲得效用等級識別結果ut(s(d,t),V(r,t))。

步驟四:在時段t,針對處于負效用或低效用等級的電器,根據目標函數和約束條件,基于改進強度帕累托算法求解并獲得最優控制策略。算法優先關斷低效用或負效用等級的電器,再對高效用等級下的蓄冷蓄熱型電器進行優化控制。由于蓄冷蓄熱型電器的儲能特征,如對蓄電池類或蓄冷蓄熱類的電器,暫時中斷其供電,在一定的時間范圍內不會對用戶用電效用造成影響。但需要計算這類電器允許的最大切負荷時間。

步驟五:計算負荷削減量,判斷是否達到削峰條件。若未達到,以原削峰負荷量減去步驟四中獲得的負荷削減量為新的負荷削減目標,針對高效用等級的蓄冷蓄熱型電器,再次基于改進強度帕累托算法獲得最優控制策略。若達到,繼續執行步驟六。

步驟六:執行控制策略,對步驟四和步驟五中求解得到的相應電器實施切負荷控制。

步驟七:判斷下一個調度時間段響應是否繼續進行,若繼續進行,則跳至步驟三;若不繼續進行,則響應結束。

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