CN105243445A - 基于电器用电效用分级和用户用电行为识别的削峰方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及基于电器用电效用分级和用户用电行为识别的削峰方法，包括以下步骤：步骤一：给出削峰的目标函数。步骤二：给出削峰优化的基本约束条件。步骤三：控制中心发出削峰响应信号并给出削峰量，响应开始，获得效用等级识别结果。步骤四：针对处于负效用或低效用等级的电器，根据目标函数和约束条件，基于改进强度帕累托算法求解并获得最优控制策略。步骤五：计算负荷削减量，判断是否达到削峰条件。步骤六：执行控制策略，对步骤四和步骤五中求解得到的相应电器实施切负荷控制。步骤七：判断下一个调度时间段响应是否继续进行，若继续进行，则跳至步骤三；若不继续进行，则响应结束。

Description

基于电器用电效用分级和用户用电行为识别的削峰方法

技术领域

本发明属于电力系统技术领域，具体涉及一种在电力需求侧的智能用电环境中，基于电器用电效用等级划分方法和用户用电行为识别，实时动态削减峰荷的方法。

背景技术

夏季空调等降温用电负荷快速增加，我国多省份的用电负荷都连续创下新高，并在午后、傍晚等时段出现用电尖峰。用电尖峰将直接导致电网负荷率下降，峰谷差增大，使得电力系统运行的效率下降，损耗增加，安全性和可靠性降低，而且由于尖峰带来的备用容量提高使得用电成本大幅度增加，不利于建设节能减排社会，因此削峰填谷、优化电力负荷曲线是亟待解决的问题。

国外在电力需求侧削峰等用电管理做出很多研究，研究的电器包括暖通空调系统、电动车系统等大功率电器，针对负载特性、电费及用户舒适度做出目标函数，综合考虑实时电价、室内外气温、预算等多参数，同时考虑了热力动态模型、用户用电分布、实际操作等约束，求解算法包括遗传算法、粒子群算法、随机优化算法等。

国内在生活用电领域的电力需求侧管理与需求响应优化研究多为依据峰谷电价制定最优用电策略，如基于峰谷电价和功率因数等信息建立用户、电网和综合效益模型等。

发明内容

针对上述情况，本发明提供一种基于电器用电效用分级和用户用电行为识别的削峰方法，可以针对个性化的用户用电行为特征，自动实时给出削峰策略，削峰效果好，为实现自动需求响应和需求侧管理等的落地实施提供良好的技术支持。

为了实现上述目的，本发明的技术方案如下：

基于电器用电效用分级和用户用电行为识别的削峰方法，包括以下步骤：

步骤一：给出削峰的目标函数。以削峰为主要目标的电力需求侧管理，需要在目标时间段内根据控制中心下发的削峰容量要求进行相应的电器设备功率调整。用表示从过去某一参考时间点0经过时间段T的研究时长，认为T是一个较长的时间周期，如一个星期或一个月。研究从时刻开始的节能优化问题。

考虑目标区域R内的电器Dr在T个时间段接受削峰调度的情况。△C(t)表示第t个时段要求的最小负荷削减量，电器负荷中断补偿价格为price(t)，t=1,2,…,T。电器d∈Dr的可中断容量为C(d)。用x(d,t)=1表示第t时段削减第d个电器的负荷，x(d,t)=0表示第t时段不削减第d个电器的负荷。

目标函数f1为目标区域R在时间段[t0,T+t0]内的用电效用等级之和，表示为：

目标函数f2为目标区域R在时间段[t0,T+t0]内的总中断补偿费用，应尽可能减小总中断补偿费用，具体表示为：

步骤二：给出削峰优化的基本约束条件。

削峰约束g1为目标区域R在各个时段t的总削减负荷应大于要求的最小负荷削峰量，表示为：

削峰约束g2为电器d的最大切负荷持续时间应小于其最大持续时间约束，表示为：

削峰约束g3为电器d的两次切负荷时间间隔应大于其最小时间间隔约束，表示为：

步骤三：控制中心发出削峰响应信号并给出削峰量，响应开始。在时段t，根据采集到的电器运行状态s(d,t)和环境参数V(r,t)进行实时用电模式自识别，通过建立隐马尔可夫模型，对历史数据进行学习，并利用学习算法和解码算法获得用户用电行为识别结果，获得用户的用电行为。根据基于效用理论的电器用电效用等级划分方法，获得效用等级识别结果ut(s(d,t),V(r,t))。

步骤四：在时段t，针对处于负效用或低效用等级的电器，根据目标函数和约束条件，基于改进强度帕累托算法求解并获得最优控制策略。算法优先关断低效用或负效用等级的电器，再对高效用等级下的蓄冷蓄热型电器进行优化控制。由于蓄冷蓄热型电器的储能特征，如对蓄电池类或蓄冷蓄热类的电器，暂时中断其供电，在一定的时间范围内不会对用户用电效用造成影响。但需要计算这类电器允许的最大切负荷时间。

步骤五：计算负荷削减量，判断是否达到削峰条件。若未达到，以原削峰负荷量减去步骤四中获得的负荷削减量为新的负荷削减目标，针对高效用等级的蓄冷蓄热型电器，再次基于改进强度帕累托算法获得最优控制策略。若达到，继续执行步骤六。

步骤六：执行控制策略，对步骤四和步骤五中求解得到的相应电器实施切负荷控制。

步骤七：判断下一个调度时间段响应是否继续进行，若继续进行，则跳至步骤三；若不继续进行，则响应结束。

本发明的优点是：本方法在通过隐马尔可夫模型实时自动识别用户用电行为的基础上，进一步结合电器用电等级划分方法，获得电器用电效用等级，并根据等级制定相应的需求响应削减峰荷的控制策略。本方法可以针对个性化的用户用电行为特征，自动实时给出削峰策略，削峰效果好，为实现自动需求响应和需求侧管理等的落地实施提供良好的技术支持。

附图说明

图1为办公楼在夏季某天的所有空调负荷运行情况示意图。

图2为空调参与削峰的总功率变化情况折线图。

具体实施方式

为了使本发明实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解，下面结合具体图示，进一步阐述本发明。

参见图1~图2，模拟夏季1个办公楼30台空调负荷的削减峰荷场景，对基于用户用电模式自识别的动态优化在电力需求侧管理的应用上进行研究。该办公楼在夏季某天的所有空调负荷运行情况如附图1所示。

选择晚间高峰模拟削峰场景，对19:00~22:00时3个小时内进行空调负荷调度削峰研究。以半个小时为调度周期，调度时间段为T=3×2=6。设办公楼r内的空调集合为Dr。△C(t)表示第t个时段对目标区域R要求的最小负荷削减量，见表1。

表1要求的最小负荷中断量

步骤一：给出削峰的目标函数。

步骤二：给出削峰优化的基本约束条件。

步骤三：根据采集到的电器运行状态s(d,t)进行用户用电行为自识别，并进行效用等级划分，效用等级自识别结果见表2。

表2空调效用等级与环境相关温度

步骤四：在时段t，针对处于负效用或低效用等级的电器，根据目标函数和约束条件，基于改进强度帕累托算法求解并获得最优控制策略。

步骤五：计算负荷削减量，判断是否达到削峰条件。

步骤六：执行控制策略，对步骤四和步骤五中求解得到的相应电器实施切负荷控制。

步骤七：判断下一个调度时间段响应是否继续进行，若继续进行，则跳至步骤三；若不继续进行，则响应结束。

空调参与削峰优化调度结果统计表如表3所示。空调参与削峰的总功率变化情况如附图2所示。从图表中可以看出，优化控制策略可以在保证高效用等级占比不低于初始状态的基础上，实现削峰调度的需求，证明了方法的有效性。

表3空调参与削峰优化调度结果统计表

调度结果如表4所示。方框部分表示在当前时段选择该空调为下一时段的切负荷目标，OFF的下划线部分表示当前时段该空调被切负荷。

表4空调参与削峰优化调度结果

以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明的范围内。本发明要求的保护范围由所附的权利要求书及其等同物界定。

Claims (2)

1.基于电器用电效用分级和用户用电行为识别的削峰方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一：给出削峰的目标函数；以削峰为主要目标的电力需求侧管理，需要在目标时间段内根据控制中心下发的削峰容量要求进行相应的电器设备功率调整，用表示从过去某一参考时间点0经过时间段T的研究时长；考虑目标区域R内的电器Dr在T个时间段接受削峰调度的情况。△C(t)表示第t个时段要求的最小负荷削减量，电器负荷中断补偿价格为price(t)，t=1,2,…,T。电器d∈Dr的可中断容量为C(d)，用x(d,t)=1表示第t时段削减第d个电器的负荷，x(d,t)=0表示第t时段不削减第d个电器的负荷；

目标函数f1为目标区域R在时间段[t0,T+t0]内的用电效用等级之和，表示为：

目标函数f2为目标区域R在时间段[t0,T+t0]内的总中断补偿费用，应尽可能减小总中断补偿费用，具体表示为：

步骤二：给出削峰优化的基本约束条件；

削峰约束g1为目标区域R在各个时段t的总削减负荷应大于要求的最小负荷削峰量，表示为：

削峰约束g2为电器d的最大切负荷持续时间应小于其最大持续时间约束，表示为：

削峰约束g3为电器d的两次切负荷时间间隔应大于其最小时间间隔约束，表示为：

步骤三：控制中心发出削峰响应信号并给出削峰量，响应开始；在时段t，根据采集到的电器运行状态s(d,t)和环境参数V(r,t)进行实时用电模式自识别，通过建立隐马尔可夫模型，对历史数据进行学习，并利用学习算法和解码算法获得用户用电行为识别结果，获得用户的用电行为，根据基于效用理论的电器用电效用等级划分方法，获得效用等级识别结果ut(s(d,t),V(r,t))；

步骤四：在时段t，针对处于负效用或低效用等级的电器，根据目标函数和约束条件，基于改进强度帕累托算法求解并获得最优控制策略，算法优先关断低效用或负效用等级的电器，再对高效用等级下的蓄冷蓄热型电器进行优化控制；

步骤五：计算负荷削减量，判断是否达到削峰条件，若未达到，以原削峰负荷量减去步骤四中获得的负荷削减量为新的负荷削减目标，针对高效用等级的蓄冷蓄热型电器，再次基于改进强度帕累托算法获得最优控制策略，若达到，继续执行步骤六；

步骤六：执行控制策略，对步骤四和步骤五中求解得到的相应电器实施切负荷控制；

步骤七：判断下一个调度时间段响应是否继续进行，若继续进行，则跳至步骤三；若不继续进行，则响应结束。

2.根据权利要求1所述的基于电器用电效用分级和用户用电行为识别的削峰方法，其特征在于，步骤一中认为T是一个较长的时间周期，如一个星期或一个月。