一种用户需求响应潜力画像方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN109636146A(43)申请公布日2019.04.16(21)申请号201811432428.8(22)申请日2018.11.28(71)申请人东南大学地址210096江苏省南京市四牌楼2号(72)发明人陈逸涵李扬(74)专利代理机构南京苏高专利商标事务所(普通合伙)32204代理人徐红梅(51)Int.Cl.G06Q10/06(2012.01)G06Q50/06(2012.01)G06K9/62(2006.01)权利要求书3页说明书10页附图1页(54)发明名称一种用户需求响应潜力画像方法(57)摘要本发明公开了一种用户需求响应潜力画像方法，包括通过数据挖掘，充分提取用户在不同时间尺度下的用电特征，形成指标评价体系；对负荷特性指标进行去量纲化和归一化处理；分别求得轮休、错时、避峰三种需求响应方式下的指标客观权重；结合加权后的指标评价体系，根据逼近理想解排序方法得到用户轮休、错时、避峰三种需求响应方式下的综合潜力量化值；利用近邻传播算法，按照用户综合潜力量化值进行聚类，将用户细分为不同特征群，实现对用户需求响应潜力的画像。本发明可适用于具体实施需求响应时确定某一特征群的用户适合参与的需求响应类型，同时能够针对需求响应措施筛选出符合要求的用户，为需求响应的评估和实施提供了可靠的依据。CN109636146ACN109636146A权利要求书1/3页1.一种用户需求响应潜力画像方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)通过数据挖掘，充分提取用户在不同时间尺度下的用电特征，形成指标评价体系；(2)利用统计平均方法和向量规范化方法相结合的方法，对负荷特性指标进行去量纲化和归一化处理；(3)利用熵权法，分别求得轮休、错时、避峰三种需求响应方式下的指标客观权重；(4)结合加权后的指标评价体系，根据逼近理想解排序方法(TOPSIS)得到用户轮休、错时、避峰三种需求响应方式下的综合潜力量化值；(5)利用近邻传播算法(AP)，按照用户综合潜力量化值进行聚类，将用户细分为不同特征群，实现对用户需求响应潜力的画像。2.根据权利要求1所述的一种需求响应潜力画像方法，其特征在于：步骤(1)中，按照不同的时间尺度，可以将指标评价体系按照需求响应方式分为轮休指标评价体系、错时指标评价体系和避峰指标评价体系，其中，轮休指标评价体系包含两个特性指标和一个经济指标，错时指标评价体系包含三个特性指标和一个经济指标，避峰指标评价体系包含三个特性指标和一个经济指标；不同指标评价体系的特性指标各不相同，而经济指标是三种指标评价体系的共有指标。3.根据权利要求2所述的一种需求响应潜力画像方法，其特征在于：轮休指标评价体系的特性指标包括周休负荷α11和周休负荷下降率α12，其中，周休负荷计算公式为：其中，为用户工作日的日负荷的平均值，为用户周末的日负荷的平均值；周休负荷下降率计算公式为：4.根据权利要求2所述的一种需求响应潜力画像方法，其特征在于：错时指标评价体系的特性指标包括波动率α21、错时负荷α22和峰谷差率α23，其中，波动率计算公式为：α21＝σ/μ(3)；其中，σ为用户典型日负荷曲线的标准差，μ为用户典型日负荷曲线的负荷均值；错时负荷计算公式为：α22＝(Ppeak-min(Padvance,Pdelay))(4)；其中，Ppeak全省高峰时刻用户的负荷值，Padvance和Pdelay分别是全省高峰时刻提前T1小时和推迟T2小时的用户负荷值，T1、T2根据电网高峰时段持续的时间来确定，高峰时段认为是负荷值大于95％Ppeak所持续的时段；峰谷差率计算公式为：α23＝(Pmax-Pmin)/Pmax(5)；其中，Pmax、Pmin分别为用户典型日的负荷曲线的最高负荷和最低负荷。5.根据权利要求2所述的一种需求响应潜力画像方法，其特征在于：避峰指标评价体系的特性指标包括峰时平均负荷差异系数α31、最大负荷与温度相关性α32和避峰负荷α33，其中，峰时平均负荷差异系数的计算公式为：2CN109636146A权利要求书2/3页其中，为高峰时段用户负荷的平均值，为用户全天负荷平均值Pmax全天最大负荷；避峰负荷计算公式为：α33＝Ppeak-Psafe(7)；其中，Ppeak全省高峰时刻用户的负荷值，Psafe是保证安全生产的安保负荷。6.根据权利要求2所述的一种需求响应潜力画像方法，其特征在于：经济指标包括单位电量成本α41，计算公式为：α41＝Ctotal/Wtotal(8)；其中，Ctotal为用户的年生产总值，Wtotal为用户的年总用电量。7.根据权利要求1所述的一种需求响应潜力画像方法，其特征在于：步骤(2)中，对各指标进行去量纲化和归一化处理，其中指标包括各指标评价体系中的特性指