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    基于用電行為聚類篩選的智能電網(wǎng)需求響應(yīng)建模研究

    2022-10-15 08:39:54曹駿徐健馮亦凡孟楠
    微型電腦應(yīng)用 2022年9期
    關(guān)鍵詞:電價敏感度用電

    曹駿,徐健,馮亦凡,孟楠

    (1. 國網(wǎng)江蘇省電力有限公司蘇州供電分公司, 江蘇, 蘇州 215000;2. 杭州赫智電子科技有限公司, 浙江, 杭州 310000)

    0 引言

    智能電網(wǎng)涉及電能處理及轉(zhuǎn)化的每一個環(huán)節(jié),在確保穩(wěn)定可靠的基礎(chǔ)上,對經(jīng)濟效益的要求也越來越高。智能電網(wǎng)的最終目標(biāo)是實現(xiàn)能源高效利用以及系統(tǒng)可靠穩(wěn)定運行,實現(xiàn)經(jīng)濟和能源效益最大化,而需求響應(yīng)項目通過信息技術(shù)雙向傳遞將用戶與供電公司利益綁定在一起,減少負(fù)荷大幅波動,為智能電網(wǎng)的效益最大化提供了技術(shù)支撐,為電網(wǎng)結(jié)構(gòu)調(diào)整、負(fù)荷調(diào)度優(yōu)化提供了有效手段,在改進用電模式方面具有極大的現(xiàn)實意義。

    1 智能電網(wǎng)需求響應(yīng)整體分析

    1.1 智能電網(wǎng)的概念與特征

    電力系統(tǒng)由電纜、變壓器、電線、斷路器等組件按特有方式連接構(gòu)成,范圍廣泛且線路繁雜,整體功能的管控變得十分困難。在這種背景下,融合了先進通信技術(shù)、以傳感器技術(shù)為核心,集成多種信息技術(shù)的自動化智能電網(wǎng)應(yīng)運而生。智能電網(wǎng)集成分布式通信系統(tǒng)以及自動控制系統(tǒng),利用電子終端確保傳感器與電廠、用戶與供電公司的雙向通信,兼容性強且擁有自我管理與修復(fù)的功能,可以融合分布式能源、可再生能源與目前的電力系統(tǒng)協(xié)調(diào)運轉(zhuǎn),是一種更安全、更精準(zhǔn)用電的網(wǎng)絡(luò)部署,一般具有以下幾類特征。

    (1) 高可靠性:智能電網(wǎng)具備故障檢測以及自我修復(fù)功能,擁有高可靠性以及安全性。

    (2) 集成分布式能源:分布式能源屬于小功率電源,對于智能電網(wǎng)的發(fā)展有很好的促進作用。

    (3) 實現(xiàn)需求響應(yīng):需求響應(yīng)為用戶提供了參與條件,便于用戶錯峰用電[1]。

    (4) 應(yīng)用智能技術(shù):智能電網(wǎng)中智能電表的實用使得計量更為精準(zhǔn),也進一步提升了用電信息收集速率,為配電自動化提供助力。

    (5) 智能控制:智能電網(wǎng)可以更及時地獲取相關(guān)數(shù)據(jù),各類監(jiān)測結(jié)果也更精準(zhǔn),利于實現(xiàn)各類控制選項。

    (6) 雙向通信:用戶與電網(wǎng)之間可實現(xiàn)雙向通信,智能化改變用電模式。

    1.2 電力需求響應(yīng)的內(nèi)涵與分類

    電力系統(tǒng)的需求響應(yīng)(demand response,DR)指在競爭性的市場環(huán)境下用戶根據(jù)價格信號或者激勵機制做出相應(yīng)的反應(yīng),進而改變自身消費模式的行為。需求響應(yīng)是針對如何發(fā)揮需求側(cè)作用以此提升系統(tǒng)穩(wěn)定性以及運行效率提出的理念。所以廣義上來說,需求響應(yīng)是一種參與行為,一種管理方法,確保系統(tǒng)各個時段可靠性之外還可以促進資源配置優(yōu)化,促進服務(wù)質(zhì)量提升。

    需求響應(yīng)屬于引導(dǎo)用戶轉(zhuǎn)變用電模式得到節(jié)能、優(yōu)化、保障的管理活動。根據(jù)用戶的響應(yīng)方式,可以將需求響應(yīng)DR歸納為兩類:基于價格的需求響應(yīng)(price-based DR,PDR)、基于激勵的需求響應(yīng)(incentive-based DR,IDR),PDR是用戶根據(jù)電價變化調(diào)整自身用電方式及時間,包括分時電價、實時電價、尖峰電價等,IDR是用戶根據(jù)激勵措施調(diào)整負(fù)荷,包括可中斷負(fù)荷、直接負(fù)荷控制、緊急需求響應(yīng)等。整體分類情況如圖1所示。

    圖1 DR分類

    1.3 相關(guān)參與方分析

    智能電網(wǎng)的需求響應(yīng)需要多個方面的協(xié)同配合,參與者主要包括供電公司、電力用戶、監(jiān)管部門、第三方機構(gòu)。供電公司既是需求響應(yīng)的發(fā)起者,也是激勵的提供者,主要負(fù)責(zé)監(jiān)控電網(wǎng)狀態(tài)、發(fā)布需求、落實執(zhí)行情況。電力用戶是需求響應(yīng)的主要參與者,主要負(fù)責(zé)響應(yīng)相關(guān)事件,參與負(fù)荷轉(zhuǎn)移或削減,同時也是激勵的受益者[2]。監(jiān)管部門是整個需求響應(yīng)過程中的監(jiān)督者,雖然不參與具體執(zhí)行過程,但可以起到管制效應(yīng),確保項目實施。包括能源服務(wù)公司以及項目代理企業(yè)在內(nèi)的第三方機構(gòu),可以整合分散的用戶,也便于評估項目實施效果。

    1.4 利益方博弈均衡分析

    在智能電網(wǎng)中,各個利益方之間互相制約才能達到平衡,其中電價是電廠成本、供需關(guān)系的直接反映,最終的定價是發(fā)電方與用電方的博弈結(jié)果。電網(wǎng)與電廠之間則體現(xiàn)在利益分配上,確保電能容量穩(wěn)定,利益方之間的博弈關(guān)系如圖2所示。

    圖2 智能電網(wǎng)需求響應(yīng)博弈模型

    2 電力用戶的用電方式聚類分析

    在制定智能電網(wǎng)的需求響應(yīng)方案之前,分析用戶的用電方式是必不可少的準(zhǔn)備工作,所謂“知彼知己,百戰(zhàn)不殆”,只有首先了解用戶在各個時段的用電行為習(xí)慣,才能更有針對性的制定高響應(yīng)度的調(diào)度策略。

    2.1 用電特征

    本文選擇尖峰時段用電量占比、平價時段用電量占比、低谷時段用電量占比以及平均負(fù)荷與最大負(fù)荷比值的負(fù)荷率作為用電行為的初始特征,設(shè)每個特征量Xj=[xi]T(i=1,…,M)(M為用戶數(shù)),進行歸一化處理之后可得。

    (1)

    2.2 改進k均值算法聚類

    傳統(tǒng)的k均值算法存在初始聚類中心選取不當(dāng)導(dǎo)致局部最優(yōu)、以及量級大樣本聚類個數(shù)難以確定的缺陷,本文針對性的做了改進。

    (1) 初始聚類中心選擇:將數(shù)據(jù)分布密度作為初始聚類中心:

    (2)

    其中,d為任意2個對象的歐氏距離,MeansDis為平均距離,Den(xp)為xp這一對象的密度,以此獲得密度集D={Den(x1),Den(x2),…,Den(xn)}作為初始聚類中心[3]。

    (2) 聚類個數(shù):以聚類之間的距離為依據(jù),密度越大則距離越小,最終結(jié)果越可以反映真實對象的類別。設(shè)聚類個數(shù)為k,則p個類的距離平均值為密度MeanDis(p),d為距離,不斷重設(shè),直至以下式(3)達到最小,取此時的k值為聚類個數(shù):

    (3)

    利用改進后的k均值算法對上一章節(jié)獲得的綜合信息矩陣進行聚類收斂,形成用戶聚類,作為構(gòu)建用戶篩選模型的原始數(shù)據(jù)。

    3 需求響應(yīng)用戶篩選模型構(gòu)建

    需求響應(yīng)項目在實施過程中是通過經(jīng)濟策略以及激勵措施引導(dǎo)并改變用戶的消費模式。其中作為項目實施對象的用戶極為關(guān)鍵,因此本章構(gòu)建用戶篩選模型,計算出響應(yīng)程度高的用戶,以此提升需求響應(yīng)項目的具體實施效果。

    3.1 電價敏感度定義

    本文定義用戶電價敏感度來反映用戶對項目的參與程度,數(shù)值越大表明參與效果越好。電價是影響用戶行為的關(guān)鍵因素,因此選擇電價敏感度進行建模。設(shè)價格轉(zhuǎn)換前后的時間段為ts,則轉(zhuǎn)換點之前與之后兩段的平均用戶負(fù)荷為

    (4)

    其中,Lt為用戶負(fù)荷量,f(pt)為價格對負(fù)荷的影響函數(shù)。利用平均負(fù)荷變化率與電價變化率的比值來計算用戶的電價敏感度λij,即可得出:

    (5)

    由此可知,電價敏感度與轉(zhuǎn)換的時間有關(guān),將轉(zhuǎn)換點的負(fù)荷量比值作為權(quán)重來進行加權(quán)電價敏感度λi的計算:

    (6)

    其中,λi為用戶i在價格轉(zhuǎn)換點下的電價敏感度,R為價格轉(zhuǎn)換點總數(shù),Lj為tj時刻的負(fù)荷。

    3.2 多目標(biāo)用戶篩選

    對于電價敏感的用戶組成備選用戶集U,根據(jù)電價敏感度的計算公式可得到用戶集U對應(yīng)的電價敏感度集λu,設(shè)參與需求響應(yīng)項目的報價為Cu,在模型構(gòu)建過程中不能只追求單項指標(biāo)最優(yōu),而是需要綜合考慮多種因素,因此我們尋求綜合考慮λ和C的最優(yōu)解[4]。利用遺傳算法進行計算,可得到篩選模型:

    (7)

    其中,λ為綜合電價敏感度,λmax為綜合敏感度的最大值,C為總報價,Cmax為總報價的最大值,kλ與kc為各自權(quán)重,λi∈λu為用戶i所有價格轉(zhuǎn)換點下的加權(quán)電價敏感度,Ci∈Cu為用戶i參與項目的報價,Li為用戶i參與項目的負(fù)荷,LTmin和LTmax為總體負(fù)荷量的最小最大值,ui為篩選標(biāo)識,0代表用戶i不參與,1代表用戶i參與。

    4 需求響應(yīng)電價計算模型構(gòu)建

    4.1 支持向量機學(xué)習(xí)算法

    支持向量機(support vector machine, SVM)算法廣泛應(yīng)用于各個領(lǐng)域的數(shù)據(jù)挖掘,是一種建立在VC維理論以及結(jié)構(gòu)風(fēng)險最小化原理上的學(xué)習(xí)算法,屬于二分類模型,基本原理是求解能夠正確劃分訓(xùn)練數(shù)據(jù)集且?guī)缀伍g隔最大的分離超平面。在非線性、維度高的分類以及回歸問題的解決上效果良好,可以克服維數(shù)災(zāi)難等問題[5]。

    4.2 電價計算模型

    設(shè)電價計算模型為Model1,利用支持向量機原理進行建模,選擇合適的輸入輸出量進行訓(xùn)練,模型辨識結(jié)構(gòu)如圖3所示。

    圖3 支持向量模型辨識結(jié)構(gòu)

    由此可得,輸入上周同一天類型負(fù)荷Li-5,前一天負(fù)荷Li-1,目標(biāo)負(fù)荷Li以及計算日的溫度Ti,可計算電價pi為

    (8)

    其中,Model1的f映射關(guān)系由支持向量機學(xué)習(xí)獲取,S1為輸入量,S0為輸出量。

    5 算例驗證分析

    為驗證本文構(gòu)建的用戶篩選模型以及電價計算模型的準(zhǔn)確性,選用了真實數(shù)據(jù)進行實測,結(jié)果如下。

    (1) 用戶篩選

    取國內(nèi)某地區(qū)120戶電力用戶的負(fù)荷數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)實測,聚類結(jié)果如表1所示。

    表1 用戶用電行為聚類

    由此可以看出,B、C類用戶電價敏感度較高,選用這部分90戶進行篩選,設(shè)目標(biāo)負(fù)荷為LT∈[100,200]KW,權(quán)重kλ和kc取0.5,代入本文設(shè)計模型,篩選出31戶最優(yōu)用戶,結(jié)果如表2所示。

    表2 敏感度及篩選結(jié)果

    (2) 電價計算

    取國內(nèi)某地區(qū)7月數(shù)據(jù)以及氣象局公布溫度,設(shè)基準(zhǔn)電價為0.7元,影響系數(shù)γ取5,代入本文構(gòu)建的數(shù)學(xué)模型進行計算,部分時間點準(zhǔn)確度較高,部分時間點存在誤差[6-7],見表3。

    表3 誤差分析

    整體來說,電價越高負(fù)荷削減就會越多,確保95%的置信度的前提下可通過電價信號調(diào)度負(fù)荷:

    a) 調(diào)高負(fù)荷:E>-0.132 8,則E1=μ+E>0.427 6,如果要調(diào)高負(fù)荷且保證置信率,電價應(yīng)不超過0.411元。

    b) 調(diào)低負(fù)荷:E<-0.132 8,則E1=μ+E<0.693 2,如果要調(diào)低負(fù)荷且保證置信率,電價應(yīng)不低于0.644元。

    6 總結(jié)

    本文從分析智能電網(wǎng)的需求響應(yīng)項目實施過程中的參與者與利益均衡關(guān)系出發(fā),利用改進的K均值算法對用戶的用電方式進行聚類收斂,構(gòu)建了多目標(biāo)優(yōu)化用戶篩選模型以及電價計算模型,但在模型構(gòu)建過程中尚未考慮競價、成本、線路容量等實際場景的因素,在算法誤差修正方面也還需進一步深入探索。

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