[發明專利]基于k-means聚類的分布式能源站典型日負荷獲取方法

在審

• 申請號: 202010314029.2
• 申請日: 2020-04-20
• 公開（公告）號: CN111583059A
• 公開（公告）日: 2020-08-25
• 發明（設計）人: 楊恒岳;劉青榮;林立昌;郝慧玲;沈玉清
• 申請（專利權）人: 上海電力大學
• 主分類號: G06Q50/06
• 分類號: G06Q50/06;G06K9/62
• 代理公司: 上?？剖⒅R產權代理有限公司 31225
• 代理人: 楊宏泰

本發明涉及一種基于k?means聚類的分布式能源站典型日負荷獲取方法，包括以下步驟：1)對獲得的歷史冷熱負荷數據進行標準化預處理得到冷熱負荷率數據；2)將溫度參數與冷熱負荷率數據共同加入k?means聚類中進行聚類；3)采用平均值法對聚類后的每一類負荷提取平均負荷作為該類負荷的負荷曲線，并計算各類負荷曲線與其平均負荷曲線的皮爾森相關系數；4)根據皮爾森相關系數進行負荷數據的剔除，并將剩余的負荷數據再次進行k?means聚類；5)重復步驟2)?步驟4)，直至不再剔除負荷數據，采用平均值法提取每一類負荷的平均負荷曲線作為該類負荷的典型日負荷曲線。與現有技術相比，本發明具有數據要求不高、易于實現、能源站優化運行等優點。

技術領域

本發明涉及分布式能源領域，尤其是涉及一種基于k-means聚類的分布式能源站典型日負荷獲取方法。

背景技術

隨著我國經濟發展，能源供給問題日益突出，目前現有的能源供給模式仍以火電為主，而以煤炭為主的高污染的化石能源的大量使用，給環境帶來了嚴重破壞，而區域分布式能源系統的優勢就在于較高的能源利用效率和清潔的能源消費結構，且隨著各類開發區的飛快建設，因此在可預見的未來，區域分布式能源系統的應用場景和普遍程度將會越來越高，因此如何合理進行區域供能的問題日益突出。

要解決區域合理供能問題，需要先對分布式能源站供能區域的負荷進行研究，根據研究結果對分布式能源站的運行策略做出調整，從而減少分布式能源站的能源浪費，規范分布式能源站運行流程，提高分布式能源站的收益。

發明內容

本發明的目的就是為了克服上述現有技術存在的缺陷而提供一種基于k-means聚類的分布式能源站典型日負荷獲取方法。

本發明的目的可以通過以下技術方案來實現：

一種基于k-means聚類的分布式能源站典型日負荷獲取方法，包括以下步驟：

1)對獲得的歷史冷熱負荷數據進行標準化預處理得到冷熱負荷率數據；

2)將溫度參數與冷熱負荷率數據共同加入k-means聚類中進行聚類；

3)采用平均值法對聚類后的每一類負荷提取平均負荷作為該類負荷的負荷曲線，并計算各類負荷曲線與其平均負荷曲線的皮爾森相關系數；

4)根據皮爾森相關系數進行負荷數據的剔除，并將剩余的負荷數據再次進行k-means聚類；

5)重復步驟2)-步驟4)，直至不再剔除負荷數據，采用平均值法提取每一類負荷的平均負荷曲線作為該類負荷的典型日負荷曲線，并以此制定該能源站的優化運行策略。

所述的步驟1)中，采用冷熱負荷最大值作為設計總容量，則冷熱負荷率的定義如下：

其中，C_i,j、H_i,j分別為第i天第j小時的冷負荷率和熱負荷率，c_i,j、h_i,j分別為第i天第j小時的冷負荷和熱負荷，C_MAX、H_MAX分別為全年小時最大冷負荷和熱負荷。

所述的步驟2)具體包括以下步驟：

21)確定最佳聚類數k_opt；

22)將溫度參數與冷熱負荷率數據構建成一個365×50的矩陣L，其中，矩陣L的1-24列為每天逐時冷負荷率數據，即C_i,j，25-49列為每天逐時熱負荷率數據，即H_i,j，第50列為當天的環境最高溫度，即溫度參數；

23)將矩陣L作為k-means聚類的輸入進行聚類處理。