一种基于用户负荷特性分析的需求侧响应能力评估方法与流程

技术特征：
1.一种基于用户负荷特性分析的需求侧响应能力评估方法，其特征在于，包括以下步骤：1)数据输入：采集电力用户一年每天24小时间隔15分钟的有功功率及最高气温；2)数据统计：将采集到的日负荷数据按照所属的日期与日最高气温分别进行统计，分为工作日且日最高气温大于等于27度、工作日且日最高气温大于等于15度而小于27度、工作日且日最高气温小于15度、休息日且日最高气温大于等于27度、休息日且日最高气温大于等于15度而小于27度、休息日且日最高气温小于15度6种情况；3)负荷特性分析：使用k-means聚类算法对数据统计模块中统计的电力用户6种情况下的日负荷曲线进行聚类，得到不同类别的典型日负荷曲线，即同一类别下的负荷曲线的形状相近；4)需求侧响应能力计算：先计算每类典型日负荷曲线的日最大负荷p
max
、日最小负荷p
min
、最大响应负荷p
maxr
、最小响应负荷p
minr
、需求侧响应能力值p
drp
，并通过查询次日最高气温以及是否为工作日确定电力用户日负荷曲线所属的聚类类别，输出对应类别下的电力用户次日需求侧响应能力占比f
i
以及响应时间段t。2.根据权利要求1所述的一种基于用户负荷特性分析的需求侧响应能力评估方法，其特征在于，步骤1)中，采集的数据包括电力用户过去一年内的历史日负荷曲线，一天24小时内每间隔15分钟采集一个点的有功功率以及日最高气温。3.根据权利要求1所述的一种基于用户负荷特性分析的需求侧响应能力评估方法，其特征在于，步骤4)中的最大响应负荷p
maxr
为聚类得到的典型日负荷曲线中日最大负荷与日最小负荷的差值。4.根据权利要求1所述的一种基于用户负荷特性分析的需求侧响应能力评估方法，其特征在于，步骤4)中的最小响应负荷p
minr
为聚类得到的典型日负荷曲线中电力用户工作负荷最小值与日最小负荷的差值。5.根据权利要求1所述的一种基于用户负荷特性分析的需求侧响应能力评估方法，其特征在于，步骤4)中的需求侧响应能力值p
drp
定义为高于日最大负荷80％的高峰时刻用电量的均值与行业需求响应平均降负荷率的乘积；具体求解公式如下：式中：为电力用户i在高峰时刻t1，t2，
…
，t
m
对应的负荷值，m为负荷高峰时段的时刻点数；λ
i
为电力用户i的需求响应措施下的平均降负荷率，即实施需求响应时负荷平均削减量占最大负荷的比率，取值为34.8％；高峰时刻为用电量高于日最大负荷80％的时刻。6.根据权利要求1所述的一种基于用户负荷特性分析的需求侧响应能力评估方法，其特征在于，步骤4)中需求响应潜力值占比f
i
为需求响应能力值p
drp
与日最大负荷p
max
的比值。7.根据权利要求1所述的一种基于用户负荷特性分析的需求侧响应能力评估方法，其特征在于，步骤4)中的响应时段t为电力用户进行正常生产作业与工作时的时间段。

技术总结
本发明提供一种基于用户负荷特性分析的需求侧响应能力评估方法，涉及配电网需求侧管理领域。目前，在源网荷储全交互的建设过程中难以做到动态实时响应。本发明包括四个步骤，分别为数据输入、数据统计、负荷特性分析、需求侧响应能力计算，可实现对电力用户需求侧响应能力的计算。本技术方案通过对采集到的电力用户负荷数据进行负荷特性分析，得出各用户在不同时间以及不同气温下的用电行为特征，根据用户历史用电曲线快速批量地计算用户需求侧响应能力，并不对用户用电体验产生影响。并不对用户用电体验产生影响。并不对用户用电体验产生影响。


技术研发人员：孙晔 林淑英 白练 冯海俊 王春雨 张舒洁 张璐达
受保护的技术使用者：国网浙江省电力有限公司嵊泗县供电公司
技术研发日：2021.11.29
技术公布日：2022/4/26